ბიომეტრული მოწყობილობები რა. ბიომეტრიული ტექნოლოგია

ანდრეი ბორზენკო

დაკავებულის იდენტიფიცირება
   ეს საკმარისი იყო პოლიციელისთვის
   მხოლოდ მის თვალებში ჩახედა.
გაზეთებიდან

კომპიუტერული ქსელები ვითარდება და ავტომატიზაციის სფეროები ფართოვდება, ინფორმაციის ღირებულება სტაბილურად იზრდება. სახელმწიფო საიდუმლოებას, მაღალტექნოლოგიურ ნოუ-ჰაუს, კომერციულ, იურიდიულ და სამედიცინო საიდუმლოებებს სულ უფრო მეტად ენდობა კომპიუტერი, რომელიც ჩვეულებრივ დაკავშირებულია ადგილობრივ და კორპორატიულ ქსელებთან. გლობალური ინტერნეტის პოპულარობა, ერთი მხრივ, ქმნის უზარმაზარ შესაძლებლობებს ელექტრონული კომერციისთვის, მაგრამ, მეორეს მხრივ, ქმნის უფრო საიმედო უსაფრთხოების ინსტრუმენტების საჭიროებას, რათა დაიცვან კორპორატიული მონაცემები გარედან წვდომისგან. ამჟამად, უფრო და უფრო მეტი კომპანია შეექმნა საჭიროება, რომ თავიდან აიცილონ თავიანთ სისტემებზე უნებართვო წვდომა და დაიცვან გარიგებები ელექტრონულ ბიზნესში.

თითქმის 90-იანი წლების ბოლოს, მომხმარებლის პერსონალიზაციის მთავარი გზა იყო მისი ქსელის სახელისა და პაროლის მითითება. სამართლიანობისთვის უნდა აღინიშნოს, რომ ეს მიდგომა ჯერ კიდევ ბევრ ინსტიტუტსა და ორგანიზაციაშია მიბმული. კარგად არის ცნობილი პაროლის გამოყენებასთან დაკავშირებული საფრთხეები: პაროლები დავიწყებულია, არასწორ ადგილას ინახება და ბოლოს და ბოლოს, მათი მოპარვა მარტივად შეიძლება. ზოგი მომხმარებელი ჩამოწერს პაროლს ქაღალდზე და ინახავს ამ ჩანაწერებს სამუშაო ადგილებთან ახლოს. მრავალი კომპანიის ინფორმაციული ტექნოლოგიების ჯგუფების თანახმად, დამხმარე სამსახურის ზარების უმეტესი ნაწილი დაკავშირებულია დავიწყებულ ან ვადაგასულ პაროლებთან.

ცნობილია, რომ სისტემის შეცდომა შეიძლება მოატყუოთ, როგორც უცნობი ადამიანი. ამისათვის თქვენ მხოლოდ უნდა იცოდეთ რამდენიმე საიდენტიფიკაციო ინფორმაცია, რომელსაც უსაფრთხოების სისტემის თვალსაზრისით, ერთი ადამიანი ფლობს. თავდამსხმელი, რომელიც კომპანიის თანამშრომლის თანამდებობას ასრულებს, თავის განკარგულებაში იღებს ამ მომხმარებლისთვის მისაწვდომ ყველა რესურსს მისი უფლებამოსილებისა და სამსახურებრივი მოვალეობების შესაბამისად. შედეგი შეიძლება იყოს სხვადასხვა სახის უკანონო ქმედებები, დაწყებული ინფორმაციის ქურდობამდე და დასრულებული ინფორმაციის სრული კომპლექსით.

ტრადიციული საიდენტიფიკაციო მოწყობილობების შემქმნელებს უკვე ემუქრებათ ის ფაქტი, რომ სტანდარტული მეთოდები მეტწილად მოძველებულია. კერძოდ, პრობლემა ის არის, რომ ზოგადად მიღებული მეთოდების გამიჯვნა ფიზიკური დაშვების კონტროლისთვის და ინფორმაციის ხელმისაწვდომობის კონტროლისთვის უფრო დაუცველია. მართლაც, სერვერზე წვდომის მოსაპოვებლად ზოგჯერ აუცილებელი არ არის ოთახში შესვლა, სადაც ის დგას. ამის მიზეზია განაწილებული გამოთვლების კონცეფცია, რომელიც გახდა ყოვლისმომცველი, რაც აერთიანებს როგორც კლიენტ-სერვერულ ტექნოლოგიას, ასევე ინტერნეტს. ამ პრობლემის გადასაჭრელად საჭიროა რადიკალურად ახალი მეთოდები, რომლებიც ემყარება ახალ იდეოლოგიას. კვლევებმა აჩვენა, რომ ზიანი კომპანიის მონაცემებზე უნებართვო წვდომის შემთხვევებში შეიძლება მილიონობით დოლარი იყოს.

არსებობს გამოსავალი ამ სიტუაციიდან? გამოდის, რომ არსებობს და დიდი ხანია. სისტემაში შესასვლელად საჭიროა გამოიყენოთ იდენტიფიკაციის მეთოდები, რომლებიც არ მუშაობენ იზოლირებულად მათი მედიისგან. ადამიანის სხეულის ბიომეტრიული მახასიათებლები აკმაყოფილებს ამ მოთხოვნას. თანამედროვე ბიომეტრიული ტექნოლოგიები შესაძლებელს ხდის პირის იდენტიფიცირებას ფიზიოლოგიური და ფსიქოლოგიური მახასიათებლებით. სხვათა შორის, კაცობრიობამ დიდი ხნის განმავლობაში იცოდა ბიომეტრია - ძველი ეგვიპტელებიც კი იყენებდნენ იდენტიფიკაციას სიმაღლის მიხედვით.

ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის საფუძვლები

ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის მთავარი მიზანია შექმნას სარეგისტრაციო სისტემა, რომელიც იშვიათად იტყოდა ლეგიტიმურ მომხმარებლებზე წვდომას და ამავე დროს მთლიანად გამორიცხავს კომპიუტერული ინფორმაციის საცავებში უნებართვო წვდომას. პაროლებთან და ბარათებთან შედარებით, ასეთი სისტემა უზრუნველყოფს ბევრად უფრო საიმედო დაცვას: თქვენ ვერც დაივიწყებთ და ვერც დაკარგავთ საკუთარ სხეულს. ობიექტის ბიომეტრიული ამოცნობა ემყარება ამ ობიექტის ფიზიოლოგიურ ან ფსიქოლოგიურ მახასიათებლებს შედარებას სისტემის მონაცემთა ბაზაში დაცულ მახასიათებლებთან. ანალოგიური პროცესი მუდმივად ხდება ადამიანის ტვინში, რაც საშუალებას მოგცემთ აღიაროთ, მაგალითად, თქვენი საყვარელი ადამიანები და განასხვავოთ ისინი უცხო ადამიანებისგან.

ბიომეტრიული ტექნოლოგიები შეიძლება დაიყოს ორ ფართო კატეგორიად - ფიზიოლოგიურ და ფსიქოლოგიურ (ქცევითი). პირველ შემთხვევაში, გაანალიზებულია ისეთი ნიშნები, როგორიცაა სახის თვისებები, თვალის სტრუქტურა (ბადურა ან ირისი), თითის პარამეტრები (პაპილოვანი ხაზები, რელიეფი, სახსრის სიგრძე და ა.შ.), პალმა (მისი ანაბეჭდი ან ტოპოგრაფია), ხელის ფორმის, ვენების ნიმუში. მაჯის ან თერმული სურათის შესახებ. ფსიქოლოგიური მახასიათებლები არის ადამიანის ხმა, მისი ხელმოწერის მახასიათებლები, წერის დინამიური პარამეტრები და კლავიშიდან ტექსტის შეყვანის მახასიათებლები.

მეთოდის არჩევანს, რომელიც შესაფერისია მოცემულ სიტუაციაში, გავლენას ახდენს მრავალი ფაქტორი. შემოთავაზებული ტექნოლოგიები განსხვავდება ეფექტურობით და მათი ღირებულება უმეტეს შემთხვევაში პირდაპირპროპორციულია საიმედოობის დონის მიხედვით. ასე რომ, სპეციალიზირებული აღჭურვილობის გამოყენება ზოგჯერ ზრდის თითოეული სამუშაო ადგილის ღირებულებას ათასობით დოლარით.

ფიზიოლოგიური მახასიათებლები, მაგალითად, თითის, პალმის გეომეტრიის პაპილარული ნიმუში ან თვალის ირისის ნიმუში (მოდელი) არის მუდმივი ფიზიკური მახასიათებლები. ამ ტიპის გაზომვა (გადამოწმება) პრაქტიკულად უცვლელია, ისევე როგორც თავად ფიზიოლოგიური მახასიათებლები. ქცევის მახასიათებლებზე, მაგალითად, ხელმოწერის, ხმის ან კლავიატურის ხელწერაზე, გავლენას ახდენს როგორც კონტროლირებადი მოქმედებები, ასევე ნაკლებად კონტროლირებადი ფსიქოლოგიური ფაქტორები. ვინაიდან ქცევითი მახასიათებლები შეიძლება დროთა განმავლობაში შეიცვალოს, რეგისტრირებული ბიომეტრიული ნიმუში უნდა განახლდეს ყველა გამოყენებასთან. ქცევითი ბიომეტრია უფრო იაფია და ნაკლებად საფრთხეს უქმნის მომხმარებლებს; მაგრამ ფიზიოლოგიური მახასიათებლების პიროვნული იდენტიფიკაცია უფრო ზუსტია და უფრო მეტ უსაფრთხოებას უზრუნველყოფს. ნებისმიერ შემთხვევაში, ორივე მეთოდი უზრუნველყოფს იდენტურობის მნიშვნელოვნად მაღალ დონეს, ვიდრე პაროლები ან ბარათები.

მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ ავთენტიფიკაციის ყველა ბიომეტრული საშუალება ამა თუ იმ ფორმით იყენებს ინდივიდის ზოგიერთი თვისების სტატისტიკურ თვისებებს. ეს ნიშნავს, რომ მათი გამოყენების შედეგები ბუნებრივად სავარაუდოა და დროდადრო განსხვავდება. ამასთან, ყველა ასეთი თანხა არ არის იმუნიტეტი ავთენტიფიკაციის შეცდომების მიმართ. არსებობს ორი სახის შეცდომა: ყალბი უარი (არ ცნო საკუთარი) და ყალბი დაშვება (სხვისი გამოტოვება). უნდა ითქვას, რომ ალბათობის თეორიაში ეს თემა კარგად არის შესწავლილი რადარის განვითარების შემდეგ. შეცდომების გავლენა ავტორიზაციის პროცესზე ფასდება, შესაბამისად, ცრუ უარყოფისა და ყალბი ტოლერანტობის საშუალო ალბათობების შედარებით. როგორც პრაქტიკა გვიჩვენებს, ეს ორი ალბათობა საპირისპიროდ არის დაკავშირებული, ე.ი. როდესაც ცდილობენ გამკაცრდეს კონტროლი, ეს ზრდის ალბათობას, რომ არ დაუშვას თქვენი სისტემა და პირიქით. ამრიგად, თითოეულ შემთხვევაში, საჭიროა კომპრომისის ძებნა. მიუხედავად ამისა, ექსპერტების ყველაზე პესიმისტური შეფასებების თანახმად, ბიომეტრიკა სარგებლობს ყველა შედარებისგან, რადგან ის ბევრად უფრო საიმედოა, ვიდრე სხვა არსებული ავტორიზაციის მეთოდები.

ეფექტურობისა და ღირებულების გარდა, კომპანიებმა ასევე უნდა გაითვალისწინონ თანამშრომლების პასუხები ბიომეტრიაზე. იდეალური სისტემა უნდა იყოს მარტივი, სწრაფი, არაჩვეულებრივი, მოსახერხებელი და სოციალურად მისაღები. ამასთან, ბუნებაში იდეალური არაფერია, და თითოეული განვითარებული ტექნოლოგია მხოლოდ ნაწილობრივ აკმაყოფილებს მოთხოვნების მთელ მოთხოვნას. მაგრამ ყველაზე მოუხერხებელი და არაპოპულარული საშუალებებიც კი (მაგალითად, ბადურის იდენტიფიკაცია, რომელსაც მომხმარებლები მაქსიმალურად ცდილობენ თავიდან აიცილონ თვალის დაცვა) დამსაქმებელს უდავოდ სარგებელი მოაქვს: ისინი აჩვენებენ სათანადო ყურადღებას უსაფრთხოების საკითხებზე.

ბიომეტრიული მოწყობილობების განვითარება რამდენიმე მიმართულებით მიდის, მაგრამ მათთვის საერთო მახასიათებელია დღესდღეობით უსაფრთხოების გარეშე დონე, პაროლისა და ბარათების უსაფრთხოების სისტემების ტრადიციული ნაკლოვანებების არარსებობა და მაღალი საიმედოობა. ჯერჯერობით ბიომეტრიული ტექნოლოგიების წარმატებები დაკავშირებულია ძირითადად იმ ორგანიზაციებთან, სადაც ისინი ინიშნება დადგენილი წესით, მაგალითად, დაცულ ტერიტორიებზე წვდომის გასაკონტროლებლად ან იმ პირთა იდენტიფიცირებისთვის, რომლებმაც მიიპყრო სამართალდამცავი ორგანოების ყურადღება. როგორც ჩანს, კორპორატიული მომხმარებლები ბოლომდე ვერ აცნობიერებენ ბიომეტრიის პოტენციალს. ხშირად, კომპანიის მენეჯერები არ რისკავს სახლში ბიომეტრიული სისტემების განთავსებას, იმის შიშით, რომ გაზომვების შესაძლო უზუსტობების გამო, მომხმარებლებს უარი ექნებათ წვდომაზე, რომელზეც მათ აქვთ უფლებები. მიუხედავად ამისა, ახალი ტექნოლოგიები სულ უფრო მეტად შეაღწევს კორპორატიულ ბაზარს. უკვე დღეისათვის არსებობს ათობით ათასი კომპიუტერიზებული საიტი, საცავის ობიექტები, სამეცნიერო ლაბორატორიები, სისხლის ბანკები, ბანკომატები, სამხედრო დანადგარები, რომელთა დაშვებას კონტროლდება მოწყობილობები, რომლებიც სკანირებს ინდივიდის ფიზიოლოგიურ ან ქცევითი მახასიათებლებს.

ავტორიზაციის მეთოდები

მოგეხსენებათ, ავთენტიფიკაცია გულისხმობს საგნის ნამდვილობის გადამოწმებას, რაც, პრინციპში, შეიძლება იყოს არა მხოლოდ პირი, არამედ პროგრამული უზრუნველყოფის პროცესიც. საერთოდ, პიროვნების ავტორიზაცია შესაძლებელია სხვადასხვა ფორმით შენახული ინფორმაციის წარდგენით. ეს შეიძლება იყოს:

• პაროლი, პირადი ნომერი, კრიპტოგრაფიული კლავიატურა, კომპიუტერის ქსელის მისამართი ქსელში;
• ჭკვიანი ბარათი, ელექტრონული გასაღები;
• გარეგნობა, ხმა, ირისის დახატვა, თითის ანაბეჭდები და მომხმარებლის სხვა ბიომეტრიული მახასიათებლები.

ავთენტიფიკაცია საშუალებას გაძლევთ გონივრულად და საიმედოდ განასხვავოთ დაშვების უფლებები, რომელიც საერთო სარგებლობაშია. თუმცა, მეორეს მხრივ, ჩნდება პრობლემა ამ ინფორმაციის მთლიანობისა და სანდოობის უზრუნველსაყოფად. მომხმარებელი დარწმუნებული უნდა იყოს, რომ ის მოიპოვებს ინფორმაციას საიმედო წყაროდან და რომ ეს ინფორმაცია არ შეცვლილა შესაბამისი სანქციების გარეშე.

ერთი-ერთი მატჩის ძიება (ერთი ატრიბუტით) ეწოდება ვერიფიკაციას. ეს მეთოდი ხასიათდება დიდი სიჩქარით და მინიმალურ მოთხოვნებს უყენებს კომპიუტერის გამოთვლების ენერგიას. მაგრამ "ერთი ბევრს" ეძებს იდენტიფიკაცია ეწოდება. ასეთი ალგორითმის განხორციელება, როგორც წესი, არა მხოლოდ რთულია, არამედ ძვირია. დღეისათვის ბაზარზე შემავალი ბიომეტრული მოწყობილობები შემოდის, რომლებიც იყენებენ პირის ისეთ ინდივიდუალურ მახასიათებლებს, როგორიცაა თითის ანაბეჭდები, სახის მახასიათებლები, ირისი და ბადურის, პალმის ფორმის, ხმის, მეტყველებისა და ხელმოწერის მახასიათებლები კომპიუტერის მომხმარებლების გადამოწმების და იდენტიფიცირების მიზნით. ტესტირებისა და საცდელი ოპერაციის ეტაპზე არის სისტემები, რომლებიც მომხმარებლების ავთენტურობას იძლევიან სახის თერმული ველის საშუალებით, ხელში სისხლძარღვების ნიმუში, სხეულის სუნი, კანის ტემპერატურა და ყურების ფორმისაც კი.

ნებისმიერი ბიომეტრული სისტემა საშუალებას გაძლევთ აღიაროთ გარკვეული ნიმუში და დაადგინოთ მომხმარებლის კონკრეტული ფიზიოლოგიური ან ქცევითი მახასიათებლების ნამდვილობა. ლოგიკურად ბიომეტრული სისტემა შეიძლება დაიყოს ორ მოდულად: სარეგისტრაციო მოდული და საიდენტიფიკაციო მოდული. პირველი პასუხისმგებელია სისტემის სწავლებაზე, კონკრეტული პიროვნების იდენტიფიცირებაზე. რეგისტრაციის ეტაპზე, ბიომეტრიული სენსორები სკანირებენ პირის საჭირო ფიზიოლოგიურ ან ქცევითი მახასიათებლებს და ქმნიან მათ ციფრულ წარმომადგენლობას. სპეციალური მოდული ამუშავებს ამ წარმომადგენლობას, რათა ხაზი გაუსვას დამახასიათებელ მახასიათებლებს და შექმნას უფრო კომპაქტური და ექსპრესიული წარმომადგენლობა, რომელსაც შაბლონი ეწოდება. სახის სურათებისთვის, ასეთი დამახასიათებელი ნიშნები შეიძლება იყოს თვალების, ცხვირის და პირის ზომა და შედარებითი პოზიცია. თითოეული მომხმარებლის თარგი ინახება ბიომეტრული სისტემის მონაცემთა ბაზაში.

საიდენტიფიკაციო მოდული პასუხისმგებელია პირის ამოცნობაზე. იდენტიფიკაციის ეტაპზე, ბიომეტრიული სენსორი იღებს იმ ადამიანის მახასიათებლებს, რომელთა იდენტიფიცირებაც საჭიროა, და ამ მახასიათებლებს გარდაქმნის იმავე ციფრულ ფორმატში, რომელშიც შაბლონი ინახება. შედეგად მიღებული შაბლონი შედარებულია შენახულთან, რათა დადგინდეს თუ არა ეს შაბლონები ერთმანეთს.

მაგალითად, Microsoft Windows- ში მომხმარებლის ავტორიზაციისთვის საჭიროა ორი ობიექტი - მომხმარებლის სახელი და პაროლი. ავტორიზაციის დროს თითის ანაბეჭდების გამოყენებისას, მომხმარებლის სახელი იდება რეგისტრაციისთვის, ხოლო თითის ანაბეჭდი შეცვლის პაროლს (ნახ. 1). ეს ტექნოლოგია იყენებს მომხმარებლის სახლს, როგორც ისარი, რომ მიიღოთ მომხმარებლის ანგარიში და შეამოწმოთ ერთ – ერთი კორესპოდენტი რეგისტრაციის დროს წაკითხულ თითის ანაბეჭდსა და ამ მომხმარებლის სახელიზე ადრე შენახულ შაბლონს. მეორე შემთხვევაში, რეგისტრაციის დროს შეტანილი თითის ანაბეჭდის შაბლონი უნდა შევადაროთ შენახული შაბლონების მთელ კომპლექტს.

ავტორიზაციის მეთოდის არჩევისას აზრი აქვს რამდენიმე ძირითადი ფაქტის გათვალისწინებას:

• ინფორმაციის ღირებულება;
• ავთენტიფიკაციის ტექნიკის და პროგრამული უზრუნველყოფის ღირებულება;
• სისტემის შესრულება;
• მომხმარებლის დამოკიდებულება გამოყენებული ავტორიზაციის მეთოდების მიმართ;
• დაცული საინფორმაციო კომპლექსის სპეციფიკა (მიზანი).

ცხადია, რომ ღირებულება და, შესაბამისად, ავტორიზაციის ინსტრუმენტების ხარისხი და საიმედოობა, პირდაპირ კავშირშია ინფორმაციის მნიშვნელობასთან. ამასთან, კომპლექსის პროდუქტიულობის გაზრდა, როგორც წესი, ამას თან ახლავს მისი დაფასებაც.

თითის ანაბეჭდები

ბოლო წლების განმავლობაში, თითის ანაბეჭდების იდენტიფიკაციის პროცესმა მიიპყრო ყურადღება, როგორც ბიომეტრიული ტექნოლოგია, რომელიც, სავარაუდოდ, მომავალში ყველაზე ფართოდ იქნება გამოყენებული. Gartner Group- ის (http://www.gartnergroup.com) თანახმად, ეს ტექნოლოგია დომინირებს კორპორატიულ ბაზარზე და უახლოეს მომავალში მას შეუძლია მხოლოდ კონკურენცია გაუწიოს ირისის აღიარების ტექნოლოგიას.

მთავრობა და სამოქალაქო საზოგადოების ორგანიზაციები მთელ მსოფლიოში უკვე დიდი ხანია იყენებენ თითის ანაბეჭდებს, როგორც საკუთარი თავის იდენტიფიკაციის პირველადი მეთოდი. გარდა ამისა, თითის ანაბეჭდები ყველაზე ზუსტი, მოსახერხებელი და ეკონომიური ბიომეტრული მახასიათებელია კომპიუტერის იდენტიფიკაციის სისტემაში გამოსაყენებლად. ეს ტექნოლოგია აშშ – ში გამოიყენება, მაგალითად, მანქანების დეპარტამენტების რამდენიმე სახელმწიფო ადმინისტრაციის, MasterCard, FBI, საიდუმლო სამსახურის, ეროვნული უსაფრთხოების სააგენტოს, ფინანსთა და თავდაცვის სამინისტროში და ა.შ. მომხმარებლებისთვის პაროლების საჭიროების აღმოფხვრის გზით, თითის ანაბეჭდების ამოცნობის ტექნოლოგია ამცირებს მხარდაჭერის ზარების რაოდენობას და ამცირებს ქსელის ადმინისტრირების ხარჯებს.

როგორც წესი, თითის ანაბეჭდების ამოცნობის სისტემები იყოფა ორ ტიპად: იდენტიფიკაციისთვის - AFIS (თითის ანაბეჭდის ავტომატური იდენტიფიკაციის სისტემები) და გადამოწმებისთვის. პირველ შემთხვევაში, ათი თითის ანაბეჭდი გამოიყენება. ასეთი სისტემები ფართოდ გამოიყენება სასამართლო სისტემაში. გადამოწმების მოწყობილობები ჩვეულებრივ მოქმედებს ერთი, ნაკლებად ხშირად რამდენიმე თითის ანაბეჭდების შესახებ. სკანირების მოწყობილობები, როგორც წესი, სამი ტიპისაა: ოპტიკური, ულტრაბგერითი და დაფუძნებულია მიკროჩიპზე.

თითის ანაბეჭდის დაშვების უპირატესობა გამოყენების მარტივია, მოხერხებულობა და საიმედოობა. ცნობილია თითის ანაბეჭდის ამოცნობის ორი ფუნდამენტური ალგორითმი: ინდივიდუალური დეტალებისთვის (დამახასიათებელი წერტილები) და თითის მთლიანი ზედაპირის რელიეფისთვის. შესაბამისად, პირველ შემთხვევაში, მოწყობილობა რეგისტრირებს მხოლოდ ზოგიერთ ადგილს, რომლებიც უნიკალურია ამა თუ იმ თითის ანაბეჭდისთვის და განსაზღვრავს მათ ნათესაობას. მეორე შემთხვევაში, დამუშავებულია მთელი ბეჭდვის სურათი. თანამედროვე სისტემებში, ამ ორი მეთოდის ერთობლიობა უფრო და უფრო ხშირად გამოიყენება. ეს თავიდან აიცილებს ორივეს უარყოფითი მხარეებს და აუმჯობესებს იდენტიფიკაციის სანდოობას. ადამიანის თითის ანაბეჭდის ერთდროულ რეგისტრაციას ოპტიკურ სკანერზე ცოტა დრო სჭირდება. დამოუკიდებელი მოწყობილობის ან კლავიატურაზე ჩამონტაჟებული მცირე ზომის კამერა საჩვენებელ თითს იღებს. შემდეგ, სპეციალური ალგორითმების გამოყენებით, შედეგად მიღებული სურათი გარდაიქმნება უნიკალურ "შაბლონად" - თითის ანაბეჭდის მიკროდოდების რუქა, რომელიც განისაზღვრება მასში არსებული ხაზების შესვენებებითა და კვეთაზე. ეს შაბლონი (და არა თავად თითის ანაბეჭდი) შემდეგ დაშიფრულია და იწერება მონაცემთა ბაზაში ქსელის მომხმარებლების ავთენტიფიკაციისთვის. ერთი თარგი ინახავს რამდენიმე ათეულიდან ასობით მიკროდრომს. ამავე დროს, მომხმარებლები არ შეიძლება ნერვიულობდნენ თავიანთი პირადი ცხოვრების ხელშეუხებლობის შესახებ, რადგან თითის ანაბეჭდი თავისთავად არ არის შენახული და მიკროტოზებით არ შეიძლება ხელახლა გაკეთება.

ულტრაბგერითი სკანირების უპირატესობა არის ბინძურ თითებზე და თუნდაც თხელი რეზინის ხელთათმანების საშუალებით საჭირო მახასიათებლების დადგენა. აღსანიშნავია, რომ თანამედროვე აღიარების სისტემები არ შეიძლება მოატყუოთ თუნდაც ახლად დაჭრილი თითებით (მიკროჩიპი ზომავს კანის ფიზიკურ პარამეტრებს). ასეთი სისტემების შემუშავება მონაწილეობს 50-ზე მეტ სხვადასხვა მწარმოებელში.

თითის ანაბეჭდის გამოყენება ინდივიდის დასადგენად ყველაზე მოსახერხებელია ყველა ბიომეტრიული მეთოდით. მომხმარებლის იდენტიფიკაციაში შეცდომის ალბათობა გაცილებით ნაკლებია სხვა ბიომეტრიულ მეთოდებთან შედარებით. თითის ანაბეჭდის ამოცნობის ხარისხი და ალგორითმის მიერ მისი სწორი დამუშავების შესაძლებლობა მტკიცედ არის დამოკიდებული თითის ზედაპირის მდგომარეობასა და მის მდგომარეობაზე, რაც დაკავშირებულია სკანირების ელემენტთან. ამ ორი პარამეტრისთვის სხვადასხვა სისტემას განსხვავებული მოთხოვნები აქვს. მოთხოვნების ხასიათი დამოკიდებულია, განსაკუთრებით, გამოყენებულ ალგორითმზე. მაგალითად, დამახასიათებელი წერტილებით აღიარება იძლევა ხმაურის მაღალ დონეს, როდესაც თითის ზედაპირი სუსტია. მთელ ზედაპირზე აღიარება ამ ნაკლოვანებას მოკლებულია, მაგრამ ის მოითხოვს თითის ძალიან ზუსტ განთავსებას სკანირების ელემენტზე. თითის ანაბეჭდის საიდენტიფიკაციო მოწყობილობა (სკანერი, ნახ. 2) არ საჭიროებს დიდ ადგილს და შეიძლება დამონტაჟდეს ისრის მოწყობილობაში (მაუსი) ან კლავიატურაზე.

სახის გეომეტრია

პირის იდენტიფიცირება ჩვეულებრივ ცხოვრებაში, უდავოდ, აღიარების ყველაზე გავრცელებული მეთოდია. რაც შეეხება მის ტექნიკურ განხორციელებას, ეს არის უფრო რთული (მათემატიკური თვალსაზრისით) დავალება, ვიდრე თითის ანაბეჭდის ამოცნობა და, გარდა ამისა, მოითხოვს უფრო ძვირი აპარატურა (გჭირდებათ ციფრული ვიდეო ან კამერა და ვიდეო გადაღების ბარათი). ამ მეთოდს აქვს ერთი მნიშვნელოვანი პლიუსი: ძალიან ცოტა მეხსიერება სჭირდება საიდენტიფიკაციო შაბლონის ერთი ნიმუშის მონაცემების შესანახად. და ეს ყველაფერი, რადგან, როგორც გაირკვა, ადამიანის სახე შეიძლება "დაიშალა" შედარებით მცირე რაოდენობის უბნებში, რომლებიც უცვლელია ყველა ადამიანში. მაგალითად, კონკრეტული პიროვნების შესაბამისი უნიკალური შაბლონის გამოსათვლელად, საჭიროა მხოლოდ 12-დან 40 დამახასიათებელი მონაკვეთი.

როგორც წესი, კამერა დამონტაჟებულია ობიექტიდან რამდენიმე ათეული სანტიმეტრის დაშორებით. სურათის მიღების შემდეგ, სისტემა აანალიზებს სახის სხვადასხვა პარამეტრებს (მაგალითად, თვალებსა და ცხვირს შორის მანძილი). ალგორითმების უმეტესობა საშუალებას იძლევა კომპენსაცია გაატაროს შესწავლილ ინდივიდში სათვალეების, ქუდის და წვერი. ჩვეულებრივ, ამ მიზნით გამოიყენება ინფრაწითელი სკანირება. გულუბრყვილო იქნება ვივარაუდოთ, რომ ასეთი სისტემები ძალზე ზუსტ შედეგს იძლევა. ამის მიუხედავად, მთელ რიგ ქვეყნებში ისინი საკმაოდ წარმატებით იყენებენ მოლარეების და დეპოზიტების სეიფების მომხმარებელთა გადამოწმებას.

ხელის გეომეტრია

სახის გეომეტრიის შეფასების სისტემებთან ერთად, არსებობს ხელსაწყოები, რომ მოხდეს ხელების პალატების მონახულების ამოცნობა. ამ შემთხვევაში, 90-ზე მეტი განსხვავებული მახასიათებლით არის შეფასებული, მათ შორისაა პალმის ზომები (სამი განზომილება), თითების სიგრძე და სიგანე, სახსრების ფორმა და ა.შ. ამჟამად, მომხმარებლის იდენტიფიკაცია ხელით გეომეტრიით გამოიყენება საკანონმდებლო ორგანოებში, საერთაშორისო აეროპორტებში, საავადმყოფოებში, საიმიგრაციო სამსახურებში და ა.შ. პალმის გეომეტრიის იდენტიფიკაციის უპირატესობა შედარებულია საიმედოობის თვალსაზრისით, თითის ანაბეჭდის იდენტიფიკაციის უპირატესობებთან, თუმცა პალმის მკითხველს მეტ ადგილს იკავებს.

ირისი

საკმაოდ საიმედო აღიარებას უზრუნველყოფენ სისტემები, რომლებიც აანალიზებენ ადამიანის თვალის ირისის ნიმუშს. ფაქტია, რომ ეს მახასიათებელი საკმაოდ სტაბილურია, პრაქტიკულად არ იცვლება მთელი ცხოვრების განმავლობაში, და იმუნურია დაბინძურებისგან და ჭრილობებისგან. ჩვენ ასევე აღვნიშნავთ, რომ ნახაზში მარჯვენა და მარცხენა თვალი ირისი მნიშვნელოვნად განსხვავდება.

ჩვეულებრივ, განასხვავებენ აქტიურ და პასიურ აღიარების სისტემებს. პირველი ტიპის სისტემებში მომხმარებელმა უნდა დააკონფიგურიროს კამერა, გადაადგილდეს მას უფრო ზუსტი მიზნებისთვის. პასიური სისტემები უფრო ადვილია გამოსაყენებლად, რადგან მათში კამერა ავტომატურად კონფიგურებულია. ამ აღჭურვილობის მაღალი საიმედოობა საშუალებას მისცემს მის გამოყენებას კორექტირების ობიექტებშიც კი.

ირისის სკანერების უპირატესობა ისაა, რომ ისინი არ საჭიროებენ მომხმარებლის ფოკუსირებას მიზანზე, რადგან ირისზე ლაქების ნიმუში თვალის ზედაპირზე მდებარეობს. სინამდვილეში, თვალის ვიდეოკამერა შეიძლება დავაკონტროლოთ თუნდაც მეტრზე ნაკლებ მანძილზე, რაც ირისის სკანერებს გახდის ბანკომატებისთვის.

ბადურა

თვალის ბადურის მიერ იდენტიფიკაციის მეთოდმა მიიღო პრაქტიკული გამოყენება შედარებით ცოტა ხნის წინ - სადღაც XX საუკუნის 50-იანი წლების შუა ხანებში. სწორედ მაშინ დადასტურდა, რომ ტყუპებშიც კი, ბადურის სისხლძარღვების ნიმუში არ შეესაბამება. სპეციალურ აპარატში დარეგისტრირებისთვის საკმარისია კამერის პისფოლში ჩახედვა ერთ წუთზე ნაკლებ დროში. ამ დროის განმავლობაში, სისტემა ახერხებს ბადურის განათებას და მიიღებს ასახულ სიგნალს. ბადურის სკანირებისთვის, გამოიყენება დაბალი ინტენსივობის ინფრაწითელი გამოსხივება, რომელიც მიმართულია მოსწავლის მეშვეობით თვალის უკანა ნაწილში სისხლძარღვებისკენ. მიღებული სიგნალიდან რამდენიმე ასეული საწყისი დამახასიათებელი პუნქტია ამოღებული, რომელთა შესახებ ინფორმაცია საშუალოდ არის და ინახება კოდირებულ ფაილში. ასეთი სისტემების უარყოფითი მხარე, პირველ რიგში და პირველ რიგში, ფსიქოლოგიურ ფაქტორს მოიცავს: ყველა ადამიანი არ გაბედავს უცნობი ბნელ ხვრელში ჩახედვას, სადაც რაღაც ანათებს თვალში. გარდა ამისა, საჭიროა თვალის მდგომარეობის მონიტორინგი ხვრელთან შედარებით, რადგან ასეთი სისტემები, როგორც წესი, მგრძნობიარეა ბადურის არასწორი ორიენტაციის მიმართ. ბადურის სკანერები ფართოდ გამოიყენება საიდუმლო სისტემებზე წვდომის ორგანიზებისთვის, რადგან ისინი გარანტირებულ რეგისტრირებულ მომხმარებლებზე უარს იტყვიან ერთ ყველაზე დაბალ პროცენტულ წვდომაზე და თითქმის ნულოვანი პროცენტიანი შეცდომა

ხმა და მეტყველება

ბევრი კომპანია ავრცელებს პროგრამას, რომელსაც შეუძლია პირის იდენტიფიცირება ხმის საშუალებით. აქ ფასდება ისეთი პარამეტრები, როგორიცაა მოედანი, მოდულაცია, ინტონაცია და ა.შ. გარეგნობის ცნობისგან განსხვავებით, ამ მეთოდს არ საჭიროებს ძვირადღირებული მოწყობილობები - მხოლოდ ხმის ბარათი და მიკროფონი.

ხმის ამოცნობა არის მოსახერხებელი, მაგრამ არა როგორც საიმედო მეთოდი, როგორც სხვა ბიომეტრიული მეთოდები. მაგალითად, ცივ ადამიანს შეიძლება გაუჭირდეს ასეთი სისტემების გამოყენება. ხმა ჩამოყალიბებულია ფიზიოლოგიური და ქცევითი ფაქტორების ერთობლიობიდან, ამიტომ ამ ბიომეტრიულ მიდგომთან დაკავშირებული მთავარი პრობლემა იდენტიფიკაციის სიზუსტეა. ხმის ავთენტიფიკაცია ამჟამად გამოიყენება საშუალო უსაფრთხოების ოთახში შესვლის გასაკონტროლებლად.

ხელმოწერა

როგორც გაირკვა, ხელმოწერა არის ადამიანის იგივე უნიკალური ატრიბუტი, როგორც მისი ფიზიოლოგიური მახასიათებლები. გარდა ამისა, ეს უფრო გავრცელებული საიდენტიფიკაციო მეთოდია ნებისმიერი ადამიანისთვის, რადგან, თითის ანაბეჭდისგან განსხვავებით, იგი კრიმინალურ სფეროსთან არ არის დაკავშირებული. ერთერთი პერსპექტიული ავტორიზაციის ტექნოლოგია დაფუძნებულია წერის დროს ადამიანის ხელის გადაადგილების ბიომეტრიული მახასიათებლების უნიკალურობაზე. ჩვეულებრივ, გამოირჩევა ხელმოწერის მონაცემების დამუშავების ორი მეთოდი: მარტივი შედარება ნიმუშთან და დინამიური გადამოწმება. პირველი ძალიან არასაიმედოა, რადგან იგი ემყარება ჩასმული ხელმოწერის ჩვეულებრივ შედარებას მონაცემთა ბაზაში დაცულ გრაფიკულ ნიმუშებთან. იმის გამო, რომ ხელმოწერა ყოველთვის არ შეიძლება იყოს იგივე, ეს მეთოდი შეცდომების დიდ პროცენტს აძლევს. დინამიური გადამოწმების მეთოდი მოითხოვს გაცილებით რთულ გამოთვლებს და საშუალებას იძლევა რეალურ დროში ჩაწეროთ ხელმოწერის პროცესის პარამეტრი, როგორიცაა ხელის სიჩქარე სხვადასხვა ადგილებში, წნევის ძალა და ხელმოწერის სხვადასხვა სტადიის ხანგრძლივობა. ეს უზრუნველყოფს, რომ გამოცდილი გრაფიკოსიც კი ვერ შეძლებს ხელმოწერის გაყალბებას, რადგან ვერავინ შეძლებს ზუსტად ასლი გააკეთოს ხელწერის მფლობელის ქცევის შესახებ.

მომხმარებელი, სტანდარტული ციფორაიზატორის და კალმის გამოყენებით, ახდენს ჩვევის ხელმოწერის სიმულაციას, ხოლო სისტემა კითხულობს მოძრაობის პარამეტრებს და ადარებს მათ იმ მონაცემთა ბაზაში, რომელიც ადრე იყო შესული. თუ ხელმოწერის სურათი ემთხვევა სტანდარტს, სისტემა მიამაგრებს ხელმოწერილი დოკუმენტის ინფორმაციას, მათ შორის მომხმარებლის სახელის, მისი ელ.ფოსტის მისამართის, პოზიციის, მიმდინარე დროსა და თარიღს, ხელმოწერის პარამეტრებს, რომლებიც შეიცავს გადაადგილების დინამიკის რამდენიმე მიმართულებას (მიმართულება, სიჩქარე, აჩქარება) და სხვა. ეს მონაცემები დაშიფრულია, შემდეგ მასზე ამოწმებს შემოწმებას, შემდეგ კი ეს ყველაფერი კვლავ დაშიფრულია, ე.წ. ბიომეტრული ეტიკეტის ფორმირება. სისტემის კონფიგურაციისთვის, ახლად რეგისტრირებული მომხმარებელი ხუთიდან ათჯერ ასრულებს დოკუმენტის ხელმოწერის პროცედურას, რომლის საშუალებითაც შეგიძლიათ მიიღოთ საშუალო მაჩვენებლები და ნდობის ინტერვალი. პირველად ეს ტექნოლოგია PenOp– მა გამოიყენა.

ხელმოწერის იდენტიფიკაცია შეუძლებელია ყველგან - კერძოდ, ეს მეთოდი არ არის შესაფერისი შენობაში შესასვლელად შეზღუდვისთვის ან კომპიუტერულ ქსელებზე შესასვლელად. ამასთან, ზოგიერთ სფეროებში, მაგალითად, საბანკო სექტორში, ისევე როგორც სადაც მნიშვნელოვანია მნიშვნელოვანი დოკუმენტების დამუშავება, ხელმოწერის გადამოწმება შეიძლება იყოს ყველაზე ეფექტური და რაც მთავარია, მარტივი და არათანმიმდევრული გზა. ჯერჯერობით, ფინანსური საზოგადოება ნელ – ნელა მიიღებდა ავტომატური მეთოდების მიღებას საკრედიტო ბარათებისთვის ხელმოწერების იდენტიფიცირებისა და განაცხადების გადამოწმებისთვის, რადგან ხელმოწერები ჯერ კიდევ ძალიან ადვილია ყალბი. ეს ხელს უშლის ხელმოწერის იდენტიფიკაციის დანერგვას მაღალტექნოლოგიური უსაფრთხოების სისტემებში.

პერსპექტივები

მინდა აღვნიშნო, რომ ყველაზე ეფექტურ დაცვას უზრუნველყოფენ სისტემები, რომლებშიც ბიომეტრიული სისტემები გაერთიანებულია სხვა ავთენტიფიკაციის აპარატთან, მაგალითად, სმარტ ბარათებთან. ბიომეტრიული და აპარატურის ავთენტურობის სხვადასხვა მეთოდების კომბინაციით, შეგიძლიათ მიიღოთ ძალიან საიმედო უსაფრთხოების სისტემა (რაც ირიბად დადასტურებულია ამ ტექნოლოგიების წამყვანი მწარმოებლების მიერ გამოვლენილი დიდი ინტერესით).

გაითვალისწინეთ, რომ სმარტ ბარათები მომხმარებლებისთვის წარმოადგენს ელექტრონული პროდუქციის ბაზრის ერთ – ერთ ყველაზე დიდ და სწრაფად მზარდ სეგმენტს. Dataquest (http://www.dataquest.com) პროგნოზის თანახმად, მომავალი წლისთვის სმარტ ბარათების გაყიდვები გადააჭარბებს ნახევარ მილიარდ დოლარს. სმარტ ბარათების გამოყენება მოითხოვს თითოეულ სამუშაო ადგილზე კომპიუტერთან დაკავშირებულ სპეციალური მკითხველს (ტერმინალს) მოწყობილობის არსებობას, რაც გამორიცხავს ბარათის და ავტორიზაციის სერვერს შორის ურთიერთქმედების პროცესში მომხმარებლის ჩართვის აუცილებლობას. სმარტ ბარათი თავისთავად იძლევა ორიგინალის ავთენტურობას. იმისათვის, რომ სისტემა მუშაობდეს, მომხმარებელმა უნდა შეიტანოს სმარტ ბარათი მკითხველში, შემდეგ კი სწორად შეიყვანოს პერსონალური საიდენტიფიკაციო ნომერი. რუსეთის ბაზარზე ინტეგრირებული გადაწყვეტილებებია, რომელიც აერთიანებს თითის ანაბეჭდის იდენტიფიკაციას და სმარტ ბარათების გამოყენებას (ნახ. 3), მაგალითად, Compaq (http://www.compaq.ru) და Fujitsu-Siemens (http: // www). fujitsu-siemens.ru).

სურ. 3. კომბინირებული სისტემა სკანერთან და ჭკვიან ბარათებთან.

გარდა დიდი კომპიუტერული კომპანიებისა, როგორიცაა Fujitsu-Siemens, Motorola, Sony, Unisys, ბიომეტრიული ტექნოლოგიების განვითარება ამჟამად ძირითადად დაკავებულია მცირე კერძო კომპანიებში, რომლებიც შეუერთდნენ ბიომეტრიულ კონსორციუმს - ბიომეტრიულ კონსორციუმს (http://www.biometrics.org). ერთ – ერთი დამაიმედებელი მტკიცებულება იმისა, რომ ბიომეტრია საბოლოოდ მიედინება IT ინდუსტრიის მთავარ ნაწილში, არის BioAPI (Biometrics API) პროგრამირების ინტერფეისის შექმნა. ამ განვითარების უკან დგას მწარმოებელთა კონსორციუმი, რომელიც 1998 წელს ჩამოაყალიბეს Compaq, IBM, Identicator Technology, Microsoft, Miros და Novell– მა სტანდარტულად დაზუსტების შესამუშავებლად, რომელიც მხარს უჭერს არსებულ ბიომეტრიულ ტექნოლოგიებს, რომლებიც შეიძლება განხორციელდეს ოპერაციულ სისტემებსა და პროგრამულ პროგრამებში. BioAPI კონსორციუმი დღეს მოიცავს 78 მსხვილ საზოგადოებრივ და კერძო კომპანიას.

ახლა კორპორატიულ კლიენტებს შეუძლიათ გამოიყენონ ბიომეტრიული პროდუქტები სტანდარტული კომპიუტერული და ქსელური ტექნოლოგიების ფარგლებში, რითაც თავიდან აიცილონ მნიშვნელოვანი მატერიალური და დროული ხარჯები სისტემის ყველა კომპონენტის ინტეგრაციისთვის. სტანდარტული API უზრუნველყოფს ბიომეტრიული მოწყობილობებისა და პროგრამული პროდუქტების ფართო სპექტრს, ასევე საშუალებას აძლევს რამდენიმე მომწოდებლისგან პროდუქციის ერთობლივი გამოყენებას.

წელს აშშ-ს მთავრობამ უკვე გამოაცხადა ღია სტანდარტების BioAPI შემოღება სამთავრობო უწყებებში. ინოვაციები გავლენას მოახდენს პირველ რიგში აშშ-ს თავდაცვის დეპარტამენტზე, სადაც რამდენიმე მილიონი სამხედრო და სამოქალაქო თანამშრომლისთვის დაგეგმილია ახალი სმარტ ბარათების შემოღება, რომლებიც ინახავს თითის ანაბეჭდებს და მფლობელის ნიმუშის ხელმოწერას.

ზოგიერთი ანალიტიკოსის აზრით, ბიომეტრიული ტექნოლოგიები ჯერჯერობით საკმაოდ ნელა ვითარდება, მაგრამ ახლოვდება დრო, როდესაც არა მხოლოდ დესკტოპის და ლეპტოპის კომპიუტერები, არამედ მობილური ტელეფონებიც წარმოუდგენელი იქნება ავთენტიფიკაციის ამგვარი საშუალებების გარეშე. დიდი მოლოდინი უკავშირდება პერსპექტიული ბიომეტრიული ტექნოლოგიების მხარდაჭერას Microsoft Windows ოპერაციული სისტემის მიერ.

ბიომეტრიული იდენტიფიკაცია არის მომხმარებლის მიერ მისი უნიკალური ბიომეტრული პარამეტრის პრეზენტაცია და მისი შედარების პროცესი ხელმისაწვდომი მონაცემების მთელ მონაცემთა ბაზასთან. ამ ტიპის პერსონალური მონაცემების ამოსაღებად გამოიყენება.

ბიომეტრული წვდომის კონტროლის სისტემები მოსახერხებელია მომხმარებლისთვის, რადგან შესანახი მედია ყოველთვის მათთანაა, არ შეიძლება დაიკარგოს ან მოიპაროს. ითვლება უფრო საიმედოდ, რადგან გადაცემა შეუძლებელია მესამე პირებზე, გადაწერა.

ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის ტექნოლოგიები

ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის მეთოდები:

1. სტატიკური, რომელიც ემყარება მას, ვინც მთელი ცხოვრების განმავლობაში იმყოფება მასთან, ფიზიოლოგიურ მახასიათებლებზე:

• იდენტიფიკაცია;
• იდენტიფიკაცია;
• იდენტიფიკაცია;
• იდენტიფიკაცია ხელით გეომეტრიით;
• სახის თერმოგრამის იდენტიფიკაცია;
• დნმ-ის იდენტიფიკაცია.
• იდენტიფიკაცია
• იდენტიფიკაცია

დინამიური, როგორც საფუძველი, მიიღოს ადამიანთა ქცევითი მახასიათებლები, კერძოდ ქვეცნობიერი მოძრაობები ნებისმიერი ჩვეულებრივი მოქმედების განმეორების პროცესში: ხელნაწერი, ხმა, სიარული.

• იდენტიფიკაცია;
• ხელნაწერი იდენტიფიკაცია;
• კლავიშის იდენტიფიკაცია
• და სხვები.

ქცევითი ბიომეტრიის ერთ-ერთი პრიორიტეტია კლავიატურაზე აკრეფის სტილი. მისი განსაზღვრისას ფიქსირდება ბეჭდვის სიჩქარე, კლავიშებზე ზეწოლა, კლავიშის დაჭერის ხანგრძლივობა, პრესებს შორის დროის ინტერვალი.

ცალკეული ბიომეტრიული ფაქტორი შეიძლება იყოს თაგვის გამოყენების წესი. გარდა ამისა, ქცევითი ბიომეტრია მოიცავს უამრავ ფაქტორს, რომლებიც კომპიუტერთან არ არის დაკავშირებული - სიარული, განსაკუთრებით ის, რომ ადამიანი ასვლის კიბეებს.

ასევე არსებობს კომბინირებული საიდენტიფიკაციო სისტემა, რამოდენიმე ბიომეტრული მახასიათებლის გამოყენებით, რომელთა საშუალებითაც შეიძლება დააკმაყოფილონ ყველაზე მკაცრი მოთხოვნები წვდომის კონტროლის სისტემების საიმედოობისა და უსაფრთხოების შესახებ.

ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის კრიტერიუმები

ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის საფუძველზე დაშვების კონტროლის სისტემების ეფექტურობის დასადგენად გამოიყენება შემდეგი ინდიკატორები:

•   - ყალბი პასის კოეფიციენტი;
• FMR - ალბათობა იმისა, რომ სისტემა არასწორად ადარებს შეყვანის ნიმუშს მონაცემთა შეუსაბამო შაბლონს მონაცემთა ბაზაში;
•   - ყალბი უარის თქმის მაჩვენებელი;
• FNMR - ალბათობა იმისა, რომ სისტემა დაუშვებს შეცდომას მონაცემების შეყვანის ნიმუშსა და შესაბამის შაბლონს შორის მონაცემთა დადგენაში.
• ROC სქემა - კომპრომისის ვიზუალიზაცია FAR და FRR მახასიათებლებს შორის;
• რეგისტრაციის უარყოფა კოეფიციენტი (FTE ან FER) - შეყვანის წარუმატებელი მცდელობის კოეფიციენტი შეყვანის მონაცემებიდან შაბლონის შესაქმნელად (ამ უკანასკნელის დაბალი ხარისხით);
• შეცდომის შენარჩუნების მაჩვენებელი (FTC) - ალბათობა იმისა, რომ ავტომატიზებულ სისტემას არ შეუძლია დაადგინოს ბიომეტრული შეყვანის მონაცემები, როდესაც ის სწორად არის წარმოდგენილი;
• შაბლონის ტევადობა - მონაცემთა ნაკრების მაქსიმალური რაოდენობა, რომელთა შენახვაც შესაძლებელია სისტემაში.

რუსეთში, ბიომეტრიული მონაცემების გამოყენება რეგულირდება 2006 წლის 27 ივლისის ფედერალური კანონის „პერსონალურ მონაცემთა შესახებ“ მე -11 მუხლით.

ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის ძირითადი მეთოდების შედარებითი ანალიზი

ბიომეტრიული ავტორიზაციის მეთოდების შედარება მათემატიკური სტატისტიკის გამოყენებით (FAR და FRR)

ნებისმიერი ბიომეტრული სისტემის შესაფასებლად მთავარია ორი პარამეტრი:

FAR (ყალბი მიღების კურსი)- ყალბი პასის კოეფიციენტი, ე.ი. იმ სიტუაციების პროცენტული მაჩვენებელი, როდესაც სისტემა საშუალებას მისცემს წვდომას მომხმარებელს, რომელიც სისტემაში არ არის რეგისტრირებული.

FRR (ცრუ უარყოფის კურსი)   - ცრუ უარის თქმის მაჩვენებელი, ე.ი. სისტემის რეალურ მომხმარებელზე წვდომის უარყოფა.

ორივე მახასიათებელი მიიღება გაანგარიშებით მათემატიკური სტატისტიკის მეთოდების საფუძველზე. რაც უფრო დაბალია ეს მაჩვენებლები, მით უფრო ზუსტია ობიექტის ამოცნობა.

ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის ყველაზე პოპულარული მეთოდებისთვის დღეს FAR და FRR საშუალო მნიშვნელობებია შემდეგი:

მაგრამ დაშვების კონტროლის ეფექტური სისტემის შესაქმნელად, FAR და FRR საკმარისად შესანიშნავი არ არის. მაგალითად, ძნელია წარმოვიდგინოთ ACS– ები დნმ – ის ანალიზზე დაყრდნობით, თუმცა ავტორიზაციის ამ მეთოდით, ეს კოეფიციენტები ნულამდე მიდიან. მაგრამ იდენტიფიკაციის დრო იზრდება, იზრდება ადამიანის ფაქტორზე ზემოქმედება, სისტემის ღირებულება დაუსაბუთებლად იზრდება.

ამრიგად, ბიომეტრიული დაშვების კონტროლის სისტემის თვისობრივი ანალიზისთვის აუცილებელია სხვა მონაცემების გამოყენება, რომელთა მიღება ზოგჯერ ექსპერიმენტულად შესაძლებელია.

პირველ რიგში, ასეთი მონაცემები უნდა შეიცავდეს ბიომეტრიული მონაცემების გაყალბების შესაძლებლობას სისტემაში იდენტიფიკაციისთვის და უსაფრთხოების დონის ამაღლების გზები.

მეორეც, ბიომეტრიული ფაქტორების სტაბილურობა: მათი შეუცვლელობა დროთა განმავლობაში და გარემო პირობების დამოუკიდებლობა.

ლოგიკური შედეგია, ავტორიზაციის სიჩქარე, იდენტიფიკაციისთვის ბიომეტრიული მონაცემების სწრაფად დაუკავშირების შესაძლებლობა.

და, რა თქმა უნდა, ბიომეტრული დაშვების კონტროლის სისტემის დანერგვის საფასური, რომელიც გათვალისწინებულია განხილვის ავთენტიფიკაციის მეთოზე და კომპონენტების ხელმისაწვდომობაზე.

ბიომეტრული მეთოდების შედარება მონაცემთა ფალსიფიკაციისადმი წინააღმდეგობის გაწევისთვის

ბიომეტრული მონაცემების თაღლითობა   ნებისმიერ შემთხვევაში, ეს საკმაოდ რთული პროცესია, ხშირად მოითხოვს სპეციალურ მომზადებას და ტექნიკურ დახმარებას. მაგრამ თუ შეგიძიათ თითის ანაბეჭდის გაკეთება სახლში, მაშინ ირისის წარმატებული გაყალბება ჯერჯერობით არ არის ცნობილი. ხოლო ბადურის ბიომეტრიული ავთენტიფიკაციის სისტემებისთვის, ყალბის შექმნა უბრალოდ შეუძლებელია.

შესაძლებელია ბიომეტრიული მეთოდების შედარება ძლიერი ავტორიზაციისთვის

ბიომეტრული სისტემის უსაფრთხოების გაუმჯობესება დაშვების კონტროლი, როგორც წესი, მიიღწევა პროგრამული და აპარატურის მეთოდებით. მაგალითად, „ცოცხალი თითის“ ტექნოლოგია თითის ანაბეჭდებზე, უნებართვო შერყევის ანალიზისთვის - თვალებისთვის. უსაფრთხოების დონის გასაზრდელად, ბიომეტრული მეთოდი შეიძლება იყოს მრავალფუნქციური ავტორიზაციის სისტემის ერთ – ერთი კომპონენტი.

დამატებითი უსაფრთხოების ინსტრუმენტების შეყვანა ტექნიკის და პროგრამული უზრუნველყოფის კომპლექსში, როგორც წესი, საკმაოდ მნიშვნელოვნად ზრდის მის ღირებულებას. ამასთან, ზოგიერთი მეთოდისთვის შესაძლებელია სტანდარტული კომპონენტების საფუძველზე ძლიერი ავთენტიფიკაცია: რამდენიმე შაბლონის გამოყენება მომხმარებლის იდენტიფიცირებისთვის (მაგალითად, თითის ანაბეჭდების) გამოყენებით.

ავთენტიფიკაციის მეთოდების შედარება ბიომეტრიული მახასიათებლების შეუცვლელობით

დროთა განმავლობაში მუდმივი ბიომეტრიული მახასიათებლები   კონცეფცია ასევე პირობითია: ყველა ბიომეტრიული პარამეტრი შეიძლება შეიცვალოს სამედიცინო ოპერაციის ან დაზიანების გამო. მაგრამ თუ ჩვეულებრივი საყოფაცხოვრებო ჭრილი, რამაც შეიძლება გაუადვილოს მომხმარებლის თითის ანაბეჭდით გადამოწმება, ეს ჩვეულებრივი სიტუაციაა, მაშინ ოპერაცია, რომელიც ირისის ნიმუშს ცვლის, იშვიათობაა.

გარე ფაქტორებისადმი მგრძნობელობის შედარება

გარემო პარამეტრების გავლენა წვდომის კონტროლის სისტემების შესრულებაზედამოკიდებულია აპარატების მწარმოებლის მიერ დანერგულ ალგორითმებსა და სამუშაო ტექნოლოგიებზე და შეიძლება მნიშვნელოვნად განსხვავდებოდეს თუნდაც ერთი ბიომეტრული მეთოდის ფარგლებში. ამგვარი განსხვავებების ნათელი მაგალითია, როგორც თითის ანაბეჭდის მკითხველი, რომელიც ზოგადად საკმაოდ მგრძნობიარეა გარე ფაქტორების გავლენის თვალსაზრისით.

თუ შევადარებთ ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის სხვა მეთოდებს, ყველაზე მგრძნობიარე იქნება 2D სახის აღიარება: აქ, კრიტიკული შეიძლება გახდეს სათვალეების ქუდი, ქუდი, ახალი ვარცხნილობა ან ზედმეტ წვერის არსებობა.

ბადურის ავთენტიფიკაციის მეთოდის გამოყენებით სისტემები მოითხოვს თვალის საკმაოდ ხისტი მდგომარეობას სკანერთან შედარებით, მომხმარებლის immobility და თავად თვალის ფოკუსირება.

მომხმარებლის საიდენტიფიკაციო მეთოდები ვენების შაბლონისა და ირისის მიხედვით, შედარებით სტაბილურია ექსპლუატაციის დროს, თუ არ იყენებთ მათ ექსტრემალურ სამუშაო პირობებში (მაგალითად, "სოკოს" წვიმის დროს უკონტროლო ავთენტიფიკაცია დიდ მანძილზე).

სამგანზომილებიანი იდენტიფიცირება სახის მიხედვით, ნაკლებად მგრძნობიარეა გარე ფაქტორების გავლენის შესახებ. ერთადერთი პარამეტრი, რომელსაც შეუძლია გავლენა მოახდინოს ასეთი ACS- ის მუშაობაზე, არის ზედმეტი განათება.

ავთენტიფიკაციის სიჩქარის შედარება

ავტორიზაციის მაჩვენებელი დამოკიდებულია მონაცემების აღების დროზე, შაბლონის ზომაზე და მისი დამუშავებისთვის გამოყოფილი რესურსების რაოდენობაზე და პროგრამულ მთავარ ალგორითმებზე, რომლებიც გამოიყენება კონკრეტული ბიომეტრული მეთოდის განსახორციელებლად.

უკონტაქტო ავთენტიფიკაციის შედარება

უკონტაქტო ავთენტიფიკაცია   ფიზიკურ უსაფრთხოების სისტემებში ბიომეტრიული მეთოდების გამოყენების მრავალ უპირატესობას ანიჭებს მაღალი სანიტარული და ჰიგიენური მოთხოვნების მქონე ობიექტებში (მედიცინა, კვების მრეწველობა, კვლევითი ინსტიტუტები და ლაბორატორიები). გარდა ამისა, დისტანციური ობიექტის იდენტიფიცირების შესაძლებლობა აჩქარებს გადამოწმების პროცედურას, რაც მნიშვნელოვანია წვდომის კონტროლის დიდ სისტემებზე, დიდი დინების სიჩქარით. ასევე, უკონტაქტო იდენტიფიკაცია შეიძლება სამართალდამცავმა ორგანოებმა გამოიყენონ ოფიციალური მიზნებისათვის. ამიტომ, მაგრამ ჯერ არ მიუღწევიათ მდგრადი შედეგები. განსაკუთრებით ეფექტური მეთოდები, რომლებიც იპყრობს ობიექტის ბიომეტრიულ მახასიათებლებს დიდ მანძილზე და გადაადგილების დროს. ვიდეო მეთვალყურეობის გავრცელებით, ოპერაციის ასეთი პრინციპის განხორციელება უფრო ადვილი ხდება.

ბიომეტრიული მეთოდების შედარება მომხმარებლის ფსიქოლოგიური კომფორტისთვის

მომხმარებელთა ფსიქოლოგიური კომფორტი- ასევე საკმაოდ მნიშვნელოვანი ინდიკატორი უსაფრთხოების სისტემის არჩევისას. თუ ორგანზომილებიანი სახის ამოცნობის ან ირისის შემთხვევაში - ეს შეუმჩნეველი ხდება, მაშინ ბადურის სკანირება საკმაოდ უსიამოვნო პროცესია. და თითის ანაბეჭდის იდენტიფიცირება, თუმცა ეს არ იწვევს დისკომფორტს, შეიძლება გამოიწვიოს ნეგატიური ასოციაცია სასამართლო ტექნიკასთან.

წვდომის კონტროლის სისტემებში ბიომეტრიული მეთოდების დანერგვის ღირებულების შედარება

დაშვების კონტროლისა და აღრიცხვის სისტემების ღირებულება   გამოყენებული მეთოდებიდან გამომდინარე, ბიომეტრიული იდენტიფიკაცია უკიდურესად განსხვავებულია. ამასთან, განსხვავება შეიძლება შეინიშნოს იმავე მეთოდით, ეს დამოკიდებულია სისტემის მიზანზე (ფუნქციონალური), წარმოების ტექნოლოგიების, არაუფლებრივი წვდომისგან დაცვის გაზრდის გზებზე და ა.შ.

ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის მეთოდების ხელმისაწვდომობის შედარება რუსეთში

იდენტიფიკაცია-როგორც მომსახურება

ბიომეტრიული ტექნოლოგიების ბაზარზე სერვისის იდენტიფიცირება საკმაოდ ახალი კონცეფციაა, მაგრამ გვპირდება ბევრი აშკარა უპირატესობა: გამოყენების მარტივია, დროის დაზოგვა, უსაფრთხოება, მოხერხებულობა, მრავალფეროვნება და მასშტაბურობა - სხვა სისტემების მსგავსად, Cloud- ის შენახვისა და მონაცემთა დამუშავების საფუძველზე.

უპირველეს ყოვლისა, იდენტიფიკაცია, როგორც სამსახური, საინტერესოა უსაფრთხოების ფართო სპექტრის ფართო სპექტრის პროექტებისთვის, კერძოდ, სახელმწიფო და ადგილობრივი სამართალდამცავი ორგანოებისთვის, რაც საშუალებას იძლევა შექმნას ინოვაციური ავტომატური ბიომეტრიული საიდენტიფიკაციო სისტემა, რომელიც უზრუნველყოფს რეალურ დროში იდენტიფიცირებას ეჭვმიტანილთა და კრიმინალები.

ღრუბლის იდენტიფიცირება, როგორც მომავლის ტექნოლოგია

ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის განვითარება პარალელურია Cloud სერვისების განვითარების პარალელურად. თანამედროვე ტექნოლოგიური გადაწყვეტილებები მიზნად ისახავს სხვადასხვა სეგმენტის ინტეგრირებულ გადაწყვეტილებებში ინტეგრირებას, რაც დააკმაყოფილებს კლიენტის ყველა საჭიროებას, და უფრო მეტიც, არა მხოლოდ ფიზიკური უსაფრთხოების უზრუნველყოფაში. Cloud- სერვისებისა და ბიომეტრიის ერთობლიობა ACS- ის ნაწილად გადადგმული ნაბიჯია, რომელიც სრულად აკმაყოფილებს დროის სულებს და გამოიყურება მომავლისკენ.

რა პერსპექტივები აქვს ბიომეტრიული ტექნოლოგიების ღრუბლოვან სერვისებთან გაერთიანებას?

რედაქტორები ამ კითხვას მიმართეს რუსეთის უმსხვილეს ინტეგრატორთან, ტექნიკოსერ კომპანიასთან:

”დასაწყისისთვის, ინტელექტუალური ინტეგრირებული უსაფრთხოების სისტემები, რასაც ჩვენ ვაჩვენებთ, სინამდვილეში, ღრუბლის ერთ-ერთი ვარიანტია. ფილმიდან ვარიანტი: ადამიანი ერთხელ დადიოდა კამერის წინ და ის უკვე შესული იყო სისტემაში ... ეს იქნება. დროთა განმავლობაში, ზრდასთან ერთად გამოთვლითი ძალა, მაგრამ იქნება.

   ახლა, ნაკადიდან ერთი იდენტიფიკაციისთვის, გარანტირებული ხარისხით, გჭირდებათ მინიმუმ რვა კომპიუტერული ბირთვი: ეს არის სურათის ციფრული ციფრული ციფრული ციფრული გადაღება და სწრაფად შედარება მონაცემთა ბაზასთან. დღეს ეს ტექნიკურად შესაძლებელია, მაგრამ კომერციულად შეუძლებელია - ასეთი მაღალი ღირებულება უბრალოდ არ არის შესაბამისი. ამასთან, შესაძლებლობების გაზრდით, ჩვენ მივალთ იმ დასკვნამდე, რომ ისინი კვლავ შექმნიან ბიოიდენტიფიკაციის ერთიან ბაზას, ”- პასუხობს ალექსანდრე აბრამოვი, კომპანია Technoserv– ის მულტიმედიისა და სიტუაციური ცენტრების განყოფილების დირექტორი.

იდენტიფიკაცია, როგორც მორფოს ღრუბლის სერვისი

Cloud Services– ის, როგორც ხელსაყრელი და უსაფრთხო გადაწყვეტილების მიღება, ცხადყოფს, რომ ხელისუფლების სამართალდამცავი ორგანოსთვის ავტომატური ბიომეტრიული საიდენტიფიკაციო სისტემის პირველი განლაგება კომერციულ ღრუბელში, რომელიც დასრულდა 2016 წლის სექტემბერში, მიზნებით: MorphoTrak, Safran Identity & Security- ის შვილობილი კომპანია, და ალბიკრეკის პოლიციის დეპარტამენტი წარმატებით განლაგდა MorphoBIS– ში Cloud MorphoCloud. პოლიციელებმა უკვე აღნიშნეს დამუშავების სიჩქარის მნიშვნელოვანი ზრდა, ასევე ბევრად უფრო ცუდი ხარისხის ნამუშევრების ამოცნობის შესაძლებლობა.

მორფოტრაკის მიერ შემუშავებული მომსახურება ემყარება Microsoft Azure მთავრობა   და მოიცავს ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის რამდენიმე მექანიზმს: თითის ანაბეჭდის ბიომეტრიკა, სახის ბიომეტრიკა და ირისი. გარდა ამისა, შესაძლებელია ტატულის, ხმის, სერვისების (VSaaS) აღიარება.

სისტემის კიბეს უსაფრთხოება ნაწილობრივ გარანტირებულია სისხლის სამართლის საინფორმაციო სერვისების (CJIS) მასპინძლობით მთავრობის სისხლის სამართლის სერვერზე და ნაწილობრივ მორფოსა და Microsoft- ის უსაფრთხოების ერთობლივი გამოცდილებით.

”ჩვენ შევიმუშავეთ ჩვენი გამოსავალი, რომ დაგვეხმაროთ სამართალდამცავი ორგანოების დაზოგვაში დროისა და ეფექტურობის გაზრდაში. უსაფრთხოება, რა თქმა უნდა, მთავარი ელემენტია. ჩვენ გვინდოდა, რომ ღრუბლოვანი გადაწყვეტა უნდა შეესრულებინა CJIS– ის მკაცრ უსაფრთხოების პოლიტიკას და აღმოვაჩინეთ, რომ Microsoft არის იდეალური პარტნიორი, რომელიც უზრუნველყოფს მჭიდრო კრიმინალურ კონტროლს და ეროვნული უსაფრთხოების მონაცემები, მონაცემთა ცენტრების გეოგრაფიულად განაწილებულ გარემოში. "   ამბობს ფრენკ ბარეტი, შპს მორფოტრაკში Cloud Services- ის დირექტორი.

შედეგად, მორფო ღრუბელი შესანიშნავი მაგალითია. აუთსორსული პირადობის მართვა, რამაც შეიძლება უზრუნველყოს სამართალდამცავი უსაფრთხოების სისტემების გაუმჯობესების გაუმჯობესება და ხარჯების ეფექტურობა. სერვისის იდენტიფიკაცია უზრუნველყოფს სარგებელს, რომელიც ხელმისაწვდომი არ არის უმეტეს ინსტიტუტებზე. მაგალითად, გეო განაწილებული კატასტროფის აღდგენა, ზოგადად, პროექტის მაღალი ღირებულების თვალსაზრისით არ არის შესაძლებელი, და ამ გზით უსაფრთხოების გაზრდა შესაძლებელია მხოლოდ Microsoft Azure და Morpho Cloud მასშტაბის გამო.

ბიომეტრიული ავთენტიფიკაცია მობილური მოწყობილობებზე

თითის ანაბეჭდის ავთენტიფიკაცია მობილურით

ბიომეტრიკის კვლევის ჯგუფის მიერ ჩატარებული კვლევა. მობილური მოწყობილობებში ბიომეტრიული ავტორიზაციის ბაზრის განვითარების ანალიზსა და პროგნოზს მიეძღვნა. კვლევას აფინანსებს ბიომეტრიული ბაზრის წამყვანი მწარმოებლები. Cognitec, VoicePIN და გამოყენებითი აღიარება.

მობილური ბიომეტრიის ბაზარი ციფრებით

კვლევის თანახმად, მობილური ბიომეტრიის სეგმენტის მოცულობა 2018 წლისთვის 9 მილიარდ დოლარად არის შეფასებული, ხოლო 2020 წლისთვის 45 მილიარდი აშშ დოლარია. უფრო მეტიც, ბიომეტრიული მახასიათებლების ავთენტიფიკაციისთვის გამოყენებული იქნება არა მხოლოდ მობილური მოწყობილობების განბლოკვა, არამედ მრავალფუნქციური ავტორიზაციის ორგანიზება და ელექტრონული გადასახადების მყისიერი დადასტურება.

მობილური ბიომეტრიის ბაზრის სეგმენტის განვითარება დაკავშირებულია სმარტფონების აქტიურ გამოყენებასთან წინასწარ დაინსტალირებული სენსორებით. აღინიშნება, რომ 2015 წლის ბოლოსთვის, მინიმუმ 650 მილიონი ადამიანი გამოიყენებს ბიომეტრიულ მობილური მოწყობილობებს. ბიომეტრიული სენსორებით მობილური მომხმარებლების რიცხვი სავარაუდოდ გაიზრდება წელიწადში 20,1% -ით, ხოლო 2020 წლისთვის მინიმუმ 2 მილიარდი ადამიანი იქნება.

სპეციალური პროექტის "Keyless" მასალა

უმთავრესი სპეციალური პროექტი არის ინფორმაციის აკუმულატორი წვდომის კონტროლის სისტემების, ბარათების კონვერგენციული წვდომისა და პერსონალიზაციის შესახებ

ანოტაცია.

სტატიაში მოცემულია ძირითადი ბიომეტრიული პარამეტრები. განიხილება საიდენტიფიკაციო მეთოდები, რომლებიც ფართოდ გამოიყენება რუსეთში. ბიომეტრიულ იდენტიფიკაციას შეუძლია გადაჭრას არსებული არსებული პაროლების ერთზე გაერთიანების პრობლემა და გამოიყენოს იგი ყველგან. თითის ანაბეჭდის თვისებების მოპოვების პროცესი იწყება სურათის ხარისხის შეფასებით: გამოითვლება ღარობების ორიენტაცია, რაც თითოეულ პიქსელში ასახავს გროვის მიმართულებას. სახის ამოცნობა საზოგადოებაში ყველაზე მისაღები ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის მეთოდია. ირისის მიერ პირის იდენტიფიცირება შედგება იმ სურათის მოპოვებისგან, რომელზეც ირისი ლოკალიზებულია და შედგენილია მისი კოდი. როგორც ნებისმიერი ბიომეტრული სისტემის ორი ძირითადი მახასიათებელი, შეიძლება გამოყენებულ იქნას პირველი და მეორე სახის შეცდომები. ირისის შაბლონზე დაფუძნებული იდენტიფიკაცია ერთ-ერთი ყველაზე საიმედო ბიომეტრული მეთოდია. მონაცემთა მოპოვების არაკონტაქტური მეთოდი მიუთითებს სხვადასხვა სფეროში გამოყენების მარტივ გამოყენებასა და შესაძლო განხორციელებაზე.

საკვანძო სიტყვები:    ბიომეტრული პარამეტრები, პერსონალური იდენტიფიკაცია, თითის ანაბეჭდები, სახის ამოცნობა, ირისი, ბიომეტრიული იდენტიფიკაცია, ალგორითმი, მონაცემთა ბაზა, ბიომეტრიული მეთოდები, პაროლი

10.7256/2306-4196.2013.2.8300

რედაქტორისთვის მიმართვის თარიღი:

24-05-2013

მიმოხილვის თარიღი:

25-05-2013

განთავსების თარიღი:

1-4-2013

რეზიუმე

სტატიაში ჩამოთვლილია ძირითადი ბიომეტრიული პარამეტრები. ავტორი მიმოიხილავს იდენტიფიკაციის მეთოდებს, რომლებიც ფართოდ გამოიყენება რუსეთში. ბიომეტრიული იდენტიფიკაცია ხელს უწყობს ყველა არსებული პაროლის ერთიანობის პრობლემის გადასაჭრელად და გამოიყენოს იგი დაფაზე. თითის ანაბეჭდის მახასიათებლების მოპოვების პროცესი იწყება სურათის ხარისხის შეფასების საფუძველზე, გამოითვლება ორიენტაციის ღარები, რომლებიც თითოეული პიქსელი წარმოადგენს ღარების მიმართულებას. სახის გამოვლენა საზოგადოებაში ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის ყველაზე მისაღები მეთოდია. ირისის იდენტიფიკაცია გულისხმობს სურათის შეძენას ირისის ლოკალიზაციით და შემდეგ ირისის კოდის ფორმირებით. როგორც ნებისმიერი ბიომეტრული სისტემის ორი ძირითადი მახასიათებელი, შესაძლებელია გამოიყენოთ I და II ტიპის შეცდომები. თვალის ირის შაბლონზე დაფუძნებული იდენტიფიკაცია ერთ-ერთი ყველაზე საიმედო ბიომეტრული მეთოდია. ამ შემთხვევაში მონაცემების მოპოვების უკონტაქტო მეთოდი მიგვითითებს ამ მეთოდის გამოყენების სიმარტივეს სხვადასხვა სფეროში.

საკვანძო სიტყვები:

ბიომეტრიული იდენტიფიკაცია, ირისი, სახის ამოცნობა, თითის ანაბეჭდები, პერსონალური იდენტიფიკაცია, ბიომეტრიკა, ალგორითმი, მონაცემთა ბაზა, ბიომეტრიული მეთოდები, პაროლი

შესავალი

თანამედროვე საზოგადოებაში ადამიანებს სულ უფრო მეტად სჭირდებათ პირადი უსაფრთხოება და მათი მოქმედებების უსაფრთხოება. თითოეული ჩვენგანისთვის საიმედო უფლებამოსილება ხდება ყოველდღიური ცხოვრების აუცილებელი ატრიბუტი: საბანკო ბარათების, ელექტრონული ფოსტის სერვისების, სხვადასხვა ტრანზაქციების ფართოდ გამოყენება და სერვისების გამოყენება - ეს ყველაფერი მოითხოვს პირის იდენტიფიკაციას. უკვე დღეს ჩვენ იძულებულნი ვართ შევიტანოთ ათობით პაროლი, გქონდეთ ნიშანი ან სხვა იდენტიფიკატორი ჩვენთან. ასეთ ვითარებაში მკვეთრად ჩნდება კითხვა: "შესაძლებელია თუ არა შემცირდეს ყველა არსებული პაროლი ერთზე და ყველგან გამოიყენოთ ეს, ქურდობის ან მისი შემცვლელის შიშის გარეშე?"

ბიომეტრული პარამეტრები

ბიომეტრიულ იდენტიფიკაციას შეუძლია ამ პრობლემის მოგვარება. ბიომეტრიული მონაცემებით პიროვნების ამოცნობა არის ფიზიოლოგიურ საფუძველზე დაფუძნებული იდენტიფიკაციის ავტომატური მეთოდი (ისინი ფიზიკურ მახასიათებლებს წარმოადგენენ და იზომება დროის გარკვეულ წერტილებში) და ქცევითი (წარმოადგენს მოქმედებების თანამიმდევრობას და ხდება პერიოდის განმავლობაში) თვისებების მიხედვით. ცხრილი 1 ჩამოთვლილია ძირითადი.

ცხრილი 1

ბიომეტრული პარამეტრები

ხშირად გამოიყენება		იშვიათად გამოიყენება
ფიზიოლოგიური	ქცევითი	ფიზიოლოგიური	ქცევითი
1. თითის ანაბეჭდები	1. ხელმოწერა	1. ბადურის	1. გასაღები ხელწერა
			2. სიარული
3. ირისი		3. ყურების ფორმა
4. ხელის გეომეტრია
		5. ასახვა კანიდან
		6. თერმოგრაფი

მოდით განვიხილოთ რუსეთში სამი ჩვეულებრივი.

თითის ანაბეჭდები

თითის ანაბეჭდები (ნახ. 1 ა) არის პატარა ღარები პირის ღრუსა და ფეხის შიდა ზედაპირზე. სასამართლო ექსპერტიზა ემყარება იმ ვარაუდს, რომ არ არსებობს ორი იდენტური თითის ანაბეჭდი, რომლებიც სხვადასხვა ადამიანს ეკუთვნის.

თითების ანაბეჭდების შედარების მიზნით, ექსპერტები იყენებენ პაპილარული შაბლონების ბევრ დეტალს, რომელთაც შემდეგი მახასიათებლები აქვთ: ღარიბანის დასასრული, ღრძილის ბილიკაცია, დამოუკიდებელი ღარი, ტბა, ტოტი, ჯვარი და სხვ. ავტომატური შედარების მეთოდები მუშაობს მსგავსი გზით. თითის ანაბეჭდის თვისებების მოპოვების პროცესი იწყება სურათის ხარისხის შეფასებით: გამოითვლება ღარებიანი ორიენტაცია, რაც თითოეულ პიქსელში ასახავს გროვის მიმართულებას. შემდეგ ხდება ღარებით სეგმენტაცია და ნაწილების ლოკალიზაცია შემდგომი აღიარებით.

სახის გეომეტრია

სახის ამოცნობის ამოცანა ადამიანთან უხსოვარი დროიდან დღემდე მიმდინარეობს. ფოტოსესიით აღჭურვილი პასპორტი გახდა ყოვლისმომცველი და მთავარი დოკუმენტი, რომელიც ამტკიცებს პირის ვინაობას. ეს არის ყველაზე მისაღები ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის მეთოდი საზოგადოებაში. ამ ბიომეტრიული მახასიათებლის ჩაწერის მარტივმა შესაძლებლობამ შესაძლებელი გახადა დიდი მონაცემთა ბაზების შედგენა: ფოტომასალა სამართალდამცავ უწყებებში, ვიდეოთვალთვალის კამერებში, სოციალურ ქსელებში და ა.შ.

სურათის წყარო შეიძლება იყოს: დოკუმენტების ციფრული ფორმა; სათვალთვალო კამერები; სამგანზომილებიანი სურათები; ინფრაწითელი გამოსახულებები.

სახე ლოკალიზებულია შედეგად მიღებული სურათზე (ნახ. 1 ბ), შემდეგ გამოიყენება ორი მეთოდიდან ერთი: სახე და სახის გეომეტრია. სასურველია სახე, გეომეტრიის ანალიზზე დაფუძნებული მეთოდი, რომლის აღიარების ისტორიასაც აქვს ოცდაათი წლის ისტორია.

ირისი

ირისი თვალის ფერადი ნაწილია სკლეერასა და მოსწავლეს შორის. ეს, თითის ანაბეჭდების მსგავსად, ადამიანის ფენოტიპური თვისებაა და ორსულობის პირველ თვეებში ვითარდება.

თვალის ირისით პირის იდენტიფიკაციის იდეა შემოთავაზებულია ოფთალმოლოგების მიერ ჯერ კიდევ 1936 წლის დასაწყისში. მოგვიანებით, იდეა აისახა ზოგიერთ ფილმში. მაგალითად, 1984 წელს გადაიღეს ჯეიმს ბონდის ფილმი, Never Say Never, ფილმი. მხოლოდ 1994 წელს გამოჩნდა პირველი ავტომატური ირისის ამოცნობის ალგორითმი, რომელიც შეიმუშავა მათემატიკოსმა ჯონ დაუკმანმა. ალგორითმი დაპატენტებულია და კვლავ ემყარება ირისის ამოცნობის სისტემებს.

თვალის გამოსახულების აღების მოწყობილობა, რომელიც მოსახერხებელი და უხილავი იქნება, ერთ-ერთი პრობლემაა. მართლაც, ამავე დროს, მან უნდა წაიკითხოს ირისის ნიმუში, მიუხედავად განათების პირობებისა. რამდენიმე მიდგომა არსებობს. პირველი მათგანი ეფუძნება სახის და თვალების ძებნას, შემდეგ კი გამადიდებელი ობიექტივით მეორე კამერა იღებს ირისის მაღალხარისხიან სურათს. მეორე მოითხოვს, რომ ადამიანის თვალი ერთი კამერის გარკვეული დაკვირვების ადგილზე იყოს.

მიღებული გამოსახულების საფუძველზე, ირისი ლოკალიზებულია და მისი კოდია შედგენილი (ნახ. 1 გ). დაუგმანმა გამოიყენა ორგანზომილებიანი Gabor ფილტრი. გარდა ამისა, იქმნება ნიღაბი, სადაც გამოსახულება ხმაურიანია (წამწამების და ქუთუთოს გადახურვა), რომელიც ზედმიწევნით არის გამოსახული ირისის წყაროს კოდზე. იდენტიფიკაციისთვის გაანგარიშებულია ჰამინგის დისტანცია (ბიტის განსხვავება ორ ირის შაბლონს შორის), რაც ყველაზე მცირე იქნება იდენტური ირისებისთვის.

სურათი 1. ბიომეტრიული პარამეტრების მაგალითები

სტატისტიკური მახასიათებლები

როგორც ნებისმიერი ბიომეტრული სისტემის ორი ძირითადი მახასიათებელი, შეიძლება გამოყენებულ იქნას პირველი და მეორე სახის შეცდომები. ბიომეტრიის სფეროში, ყველაზე კარგად ჩამოყალიბებული ცნებებია FAR (False Acceptanceance) და FRR (ცრუ უარყოფის კურსი). FAR ახასიათებს ორი ადამიანის ბიომეტრიული მახასიათებლების ცრუ დამთხვევის ალბათობას. FRR - უფლებამოსილი პირის დაშვების უარყოფის ალბათობა.

ცხრილი 2 გვიჩვენებს საშუალო სხვადასხვა ბიომეტრული სისტემისთვის

ცხრილი 2

ბიომეტრული სისტემების მახასიათებლები

უნდა აღინიშნოს, რომ ეს ინდიკატორები განსხვავდება გამოყენებული ბიომეტრული მონაცემთა ბაზისა და გამოყენებული ალგორითმების მიხედვით, მაგრამ მათი ხარისხობრივი თანაფარდობა დაახლოებით იგივეა. ამ მონაცემების გაანალიზებით შეგვიძლია დავასკვნათ, რომ ირისის შაბლონზე დაფუძნებული იდენტიფიკაცია ერთ-ერთი ყველაზე საიმედო ბიომეტრული მეთოდია. მონაცემთა მოპოვების არაკონტაქტური გზა მიუთითებს სხვადასხვა სფეროში გამოყენების მარტივ გამოყენებასა და შესაძლო განხორციელებაზე.

თანამედროვე მეცნიერება ჯერ კიდევ არ დგას. უფრო და უფრო ხშირად, მაღალხარისხიანი დაცვაა საჭირო მოწყობილობებისთვის, ისე, რომ ადამიანი, რომელიც შემთხვევით აიღებს მათ, არ შეუძლია გამოიყენოს ინფორმაცია სრულად. ამასთან, ინფორმაციის გამოყენებისგან დაცვის საშუალებები არა მხოლოდ ყოველდღიურ ცხოვრებაში.

გარდა პაროლები ციფრული ფორმით, გარდა ამისა, უფრო ინდივიდუალური ბიომეტრული უსაფრთხოების სისტემები გამოიყენება.

რა არის ეს

ადრე ასეთი სისტემა მხოლოდ შეზღუდულ შემთხვევებში გამოიყენებოდა, ყველაზე მნიშვნელოვანი სტრატეგიული ობიექტების დასაცავად.

შემდეგ, 2011 წლის 11 სექტემბრის შემდეგ, მივიდნენ დასკვნამდე, რომ ასეთი დაშვება შეიძლება იქნას გამოყენებული არა მხოლოდ ამ რაიონებში, არამედ სხვა სფეროებში.

ამრიგად, ადამიანის იდენტიფიკაციის ტექნიკა შეუცვლელი გახდა მრავალი მეთოდი თაღლითობისა და ტერორიზმის წინააღმდეგ, აგრეთვე ისეთ სფეროებში, როგორიცაა:

საკომუნიკაციო ტექნოლოგიების, ქსელის და კომპიუტერული ბაზების ბიომეტრიული დაშვების სისტემები;

მონაცემთა ბაზები

წვდომის კონტროლი ინფორმაციის საცავებში და ა.შ.

თითოეულ ადამიანს აქვს მახასიათებლების ერთობლიობა, რომლებიც დროთა განმავლობაში არ იცვლება, ან ის, რომელთა შეცვლაც შესაძლებელია, მაგრამ ამავე დროს, მხოლოდ კონკრეტულ პირს მიეკუთვნება. ამასთან დაკავშირებით, შეიძლება განვასხვავოთ ბიომეტრული სისტემების შემდეგი პარამეტრები, რომლებიც გამოიყენება ამ ტექნოლოგიებში:

სტატიკური - თითის ანაბეჭდები, აურის ნაწილის გადაღება, ბადურის სკანირება და სხვა.

მომავალში, ბიომეტრიული ტექნოლოგიები ჩაანაცვლებს ჩვეულებრივი მეთოდით პირის პასპორტის დამოწმებისას, ვინაიდან სამეცნიერო ტექნოლოგიებში ჩასმული ჩიპები, ბარათები და მსგავსი სიახლეები შემოიღება არა მხოლოდ ამ დოკუმენტში, არამედ სხვა დანარჩენებშიც.

მცირე გადახრა პიროვნების ამოცნობის მეთოდების შესახებ:

- იდენტიფიკაცია   - ერთი მრავალზე; ნიმუში შედარებულია ყველა პარამეტრისთვის, რაც ხელმისაწვდომია.

- ავთენტიფიკაცია   - ერთი; ნიმუში შედარებულია ადრე მოპოვებულ მასალასთან. ამ შემთხვევაში, შეიძლება იყოს ცნობილი ადამიანი, პიროვნების მიღებული მონაცემები შედარებულია მონაცემთა ბაზაში ამ პირის პარამეტრის ნიმუშთან;

როგორ მუშაობს ბიომეტრული უსაფრთხოების სისტემები

კონკრეტული ადამიანისთვის ბაზის შესაქმნელად აუცილებელია მისი ბიოლოგიური ინდივიდუალური პარამეტრების გათვალისწინება, როგორც სპეციალური მოწყობილობა.

სისტემას ახსოვს მიღებული ნიმუშის ბიომეტრიული მახასიათებლები (ჩაწერის პროცესი). ამ შემთხვევაში შეიძლება საჭირო გახდეს რამდენიმე ნიმუშის გაკეთება პარამეტრის უფრო ზუსტი საკონტროლო მნიშვნელობის შესადგენად. ინფორმაცია, რომელსაც სისტემა იღებს, გარდაიქმნება მათემატიკურ კოდში.

ნიმუშის შექმნის გარდა, სისტემას შეუძლია მოითხოვოს დამატებითი ზომების მიღება ინდივიდუალური იდენტიფიკატორის (PIN ან სმარტ ბარათის) და ბიომეტრიული ნიმუშის შესაქმნელად. გარდა ამისა, როდესაც აკმაყოფილებს შესაბამისობას, სისტემა ადარებს მიღებულ მონაცემებს, ადარებს მათემატიკური კოდს უკვე ჩაწერილი. თუ ისინი შეესაბამება, ეს ნიშნავს, რომ ავტორიზაცია წარმატებული იყო.

შესაძლო შეცდომები

სისტემამ შეიძლება გამოიწვიოს შეცდომები, პაროლების ან ელექტრონული კლავიშების ამოცნობისგან განსხვავებით. ამ შემთხვევაში განასხვავებენ არასწორი ინფორმაციის გაცემის შემდეგი ტიპებს:

ტიპი 1 შეცდომა: ყალბი წვდომის მაჩვენებელი (FAR) - ერთი ადამიანი შეიძლება შეცდომით სხვისთვის;

ტიპი 2 შეცდომა: ყალბი დაშვების უარყოფითი თანაფარდობა (FRR) - ადამიანი არ არის აღიარებული სისტემაში.

მაგალითად, ამ დონის შეცდომების გამორიცხვის მიზნით, საჭიროა FAR და FRR მაჩვენებლების კვეთა. ამასთან, ეს შეუძლებელია, რადგან ამისათვის საჭირო გახდა პირის იდენტიფიცირება დნმ-ით.

თითის ანაბეჭდები

ამ დროისთვის, ბიომეტრიის ყველაზე ცნობილი მეთოდია. პასპორტის მიღებისთანავე, რუსეთის თანამედროვე მოქალაქეებმა გაიარეს სავალდებულო თითის ანაბეჭდი, რომ მათ პირად ბარათში შეიტანონ.

ეს მეთოდი დაფუძნებულია თითების უნიკალურობაზე და მას საკმაოდ დიდი ხნის განმავლობაში იყენებდნენ, დაწყებული სასამართლო ექსპერტიზით (თითის ანაბეჭდებით). თითების სკანირების გზით, სისტემა თარგმნის ნიმუშს ერთგვარ კოდებად, რომელიც შემდეგ ადარებენ არსებულ იდენტიფიკატორს.

როგორც წესი, ინფორმაციის დამუშავების ალგორითმები იყენებენ გარკვეული წერტილების ინდივიდუალურ მოწყობას, რომლებიც შეიცავს თითის ანაბეჭდებს - ფილიალებს, შაბლონის ხაზის დასასრულს და ა.შ., დრო სჭირდება გამოსახულების კოდში გადატანას და შედეგის წარმოებას, როგორც წესი, დაახლოებით 1 წამია.

აღჭურვილობა, მათ შორის პროგრამული უზრუნველყოფა, ამჟამად წარმოებულია კომპლექსში და შედარებით იაფია.

შეცდომები, როდესაც ხელის თითის (ან ორივე ხელით) სკანირების დროს, საკმაოდ ხშირად გვხვდება, თუ:

არაჩვეულებრივი ტენიანობა ან მშრალი თითები არსებობს.

ხელებს ქიმიური ელემენტებით მკურნალობენ, რაც ართულებს იდენტიფიკაციას.

არსებობს მიკროკრეფები ან ნაკაწრები.

ინფორმაციის დიდი და უწყვეტი ნაკადია. მაგალითად, ეს შესაძლებელია საწარმოში, სადაც სამუშაო ადგილებზე წვდომა ხორციელდება თითის ანაბეჭდის გამოყენებით. იმის გამო, რომ ადამიანების ნაკადის მნიშვნელოვანი რაოდენობაა, სისტემა შეიძლება ვერ მოხდეს.

ყველაზე ცნობილი კომპანიები, რომლებიც ანაბეჭდების აღიარების სისტემით არიან დაკავებულნი: Bayometric Inc., SecuGen. რუსეთში, ისინი ამაზე მუშაობენ: Sonda, BioLink, SmartLock და ა.შ.

თვალის ირისი

სამკერვალო ნიმუში ჩამოყალიბებულია ნაყოფის განვითარების 36 კვირაში, ჩამოყალიბებულია ორი თვის განმავლობაში და არ იცვლება მთელი ცხოვრების განმავლობაში. ბიომეტრიული საიდენტიფიკაციო სისტემები ირისისთვის არა მხოლოდ ყველაზე ზუსტია სხვათა შორის ამ სერიაში, არამედ ერთ-ერთი ყველაზე ძვირია.

მეთოდის უპირატესობა ის არის, რომ სკანირება, ანუ სურათის გადაღება, შეიძლება მოხდეს როგორც 10 სმ და 10 მეტრიან მანძილზე.

სურათის დაფიქსირებისას, თვალის ირისზე გარკვეული წერტილების ადგილმდებარეობის მონაცემები გადაეცემა კომპიუტერს, რომელიც შემდეგ გვაწვდის ინფორმაციას დაშვების შესაძლებლობის შესახებ. ადამიანის ირისის შესახებ ინფორმაციის დამუშავების სიჩქარე დაახლოებით 500 ms.

დღეისათვის, ბიომეტრიულ ბაზარზე ამ აღიარების სისტემა იკავებს ასეთი საიდენტიფიკაციო მეთოდების მთლიანი რაოდენობის არაუმეტეს 9% -ს. ამავე დროს, თითის ანაბეჭდების ტექნოლოგიის საბაზრო წილი 50% -ზე მეტია.

სკანერები, რომლებიც საშუალებას გაძლევთ ხელში აიღოთ და დაამუშავოთ ირისი, აქვთ საკმაოდ რთული დიზაინი და პროგრამა, და, შესაბამისად, ასეთ მოწყობილობებს აქვთ მაღალი ფასი. ამასთან, ირიდიანი თავდაპირველად მონოპოლისტი იყო ადამიანის აღიარების სისტემების წარმოებაში. შემდეგ ბაზარზე სხვა მსხვილმა კომპანიებმა დაიწყეს შესვლა, რომლებიც უკვე სხვადასხვა მოწყობილობების კომპონენტების წარმოებით იყვნენ დაკავებულნი.

ამრიგად, ამ დროისთვის რუსეთში არის შემდეგი კომპანიები, რომლებიც ქმნიან ადამიანის აღიარების სისტემას თვალის ირისით: AOptix, SRI International. ამასთან, ეს ფირმები არ წარმოადგენენ ინდიკატორებს 1-ლი და მე -2 ტიპის შეცდომების რაოდენობის შესახებ, შესაბამისად, არ არის ფაქტი, რომ სისტემა დაცული არ არის ყალბებისგან.

სახის გეომეტრია

არსებობს ბიომეტრული უსაფრთხოების სისტემები, რომლებიც დაკავშირებულია სახის ამოცნობასთან 2D და 3D რეჟიმში. ზოგადად, ითვლება, რომ თითოეული ადამიანის სახის თვისებები უნიკალურია და არ იცვლება მთელი ცხოვრების განმავლობაში. ისეთი მახასიათებლები, როგორიცაა დაშორება გარკვეულ წერტილებს შორის, ფორმასა და ა.შ., უცვლელი რჩება.

2D რეჟიმი იდენტიფიკაციის სტატიკური მეთოდია. სურათის დაფიქსირებისას აუცილებელია, რომ პირი არ გადავიდეს. ასევე მნიშვნელოვანია ფონი, ულვაში, წვერი, კაშკაშა შუქი და სხვა ფაქტორები, რომლებიც ხელს უშლიან სისტემის ამოცნობას. ეს ნიშნავს, რომ ნებისმიერი უზუსტობით, შედეგი არასწორი იქნება.

ამ დროისთვის, ეს მეთოდი განსაკუთრებით პოპულარული არ არის მისი დაბალი სიზუსტის გამო და გამოიყენება მხოლოდ მულტიმოდურ (ჯვარედინი) ბიომეტრიაში, რაც ერთდროულად არის პირის და ხმის ამოცნობის მეთოდების ერთობლიობა. ბიომეტრიული უსაფრთხოების სისტემები შეიძლება შეიცავდეს სხვა მოდულებს - დნმ – ს, თითების ანაბეჭდებისა და სხვათათვის. გარდა ამისა, განივი სექციური მეთოდი არ მოითხოვს კონტაქტს იმ პირთან, რომლის იდენტიფიცირებაც საჭიროა, რაც საშუალებას აძლევს ხალხს აღიარონ ტექნიკური მოწყობილობებით ჩაწერილი ფოტო და ხმა.

3D მეთოდს აქვს სრულიად განსხვავებული შეყვანის პარამეტრები, ასე რომ თქვენ ვერ შეედრება მას 2D ტექნოლოგიასთან. სურათის ჩაწერისას გამოიყენება სახე დინამიკაში. სისტემა, რომელიც აფიქსირებს თითოეულ სურათს, ქმნის 3D მოდელს, რომლითაც ხდება მიღებული მონაცემების შედარება.

ამ შემთხვევაში, გამოიყენება სპეციალური ბადე, რომელიც პროგნოზირებულია პირის სახეზე. ბიომეტრული უსაფრთხოების სისტემები, რამოდენიმე ჩარჩოს გაკეთება წამში, ამუშავებს სურათს მათში შემავალი პროგრამით. სურათის შექმნის პირველ ეტაპზე პროგრამული უზრუნველყოფა გამოტოვებს შეუსაბამო სურათებს, სადაც სახე ცუდად ჩანს ან მეორადი ობიექტებია.

შემდეგ პროგრამა განსაზღვრავს და უგულებელყოფს ზედმეტი ნივთების (სათვალეები, თმის ვარცხნილობა და ა.შ.). სახის ანთროპომეტრული თვისებები ხაზგასმულია და ახსოვთ, ქმნის უნიკალურ კოდს, რომელიც ჩაწერილია მონაცემთა სპეციალურ საწყობში. სურათის გადაღების დრო დაახლოებით 2 წამია.

თუმცა, 3D მეთოდის უპირატესობის მიუხედავად, 2D მეთოდით, სახეზე რაიმე მნიშვნელოვანი ჩარევა ან სახის გამონათქვამებში ცვლილებები შეამცირებს ამ ტექნოლოგიის სტატისტიკურ საიმედოობას.

დღეს, სახის ბიომეტრიული აღიარების ტექნოლოგიები გამოიყენება ზემოთ აღწერილი ყველაზე ცნობილ მეთოდებთან ერთად, რაც მთელი ბიომეტრიული ტექნოლოგიის ბაზრის დაახლოებით 20% -ს შეადგენს.

კომპანიები, რომლებიც ეწევიან სახის იდენტიფიკაციის ტექნოლოგიის შემუშავებას და განხორციელებას: Geometrix, Inc., Bioscrypt, Cognitec Systems GmbH. რუსეთში ამ საკითხზე შემდეგი კომპანიები მუშაობენ: Artec Group, Vocord (2D მეთოდი) და სხვა, უფრო მცირე მწარმოებლები.

პალმის ვენები

დაახლოებით 10-15 წლის წინ შემოვიდა ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის ახალი ტექნოლოგია - ხელით ვენების ამოცნობა. ეს შესაძლებელი გახდა იმის გამო, რომ სისხლში ჰემოგლობინი ინტენსიურად შთანთქავს ინფრაწითელ გამოსხივებას.

სპეციალური IR კამერა ფოტოგრაფებს თქვენი ხელის პალმას, რის შედეგადაც სურათზე ძარღვების ქსელი ჩნდება. ამ სურათს ამუშავებს პროგრამული უზრუნველყოფა, ხოლო შედეგი ნაჩვენებია.

ძარღვებზე ვენების ადგილმდებარეობა შედარებულია ირისის მახასიათებლებთან - მათი ხაზები და სტრუქტურა არ იცვლება დროთა განმავლობაში. ამ მეთოდის საიმედოობა ასევე შეიძლება დაკავშირებული იყოს ირისის გამოყენებით იდენტიფიკაციის შედეგად მიღებულ შედეგებთან.

არ არის აუცილებელი მკითხველისთვის დაუკავშირდეს სურათის გადაღებას, თუმცა, ამ რეალური მეთოდის გამოყენებით საჭიროა გარკვეული პირობების შესრულება, რომლის შედეგადაც შედეგი იქნება ყველაზე ზუსტი: შეუძლებელია მისი მიღება, თუ, მაგალითად, თქვენ ფოტოზე იღებთ ხელს ქუჩაში. ასევე, კამერის არ შეიძლება განათება სკანირების დროს. საბოლოო შედეგი არასწორი იქნება თუ იქნება ასაკთან დაკავშირებული დაავადებები.

მეთოდის განაწილება ბაზარზე მხოლოდ 5% -ია, თუმცა, ეს დიდი ინტერესი აჩვენებს მსხვილი კომპანიების მხრიდან, რომლებმაც უკვე შექმნეს ბიომეტრული ტექნოლოგიები: TDSi, Veid Pte. შპს, Hitachi VeinID.

ბადურა

ბადურის ზედაპირზე კაპილარების ნიმუშის სკანირება ითვლება იდენტიფიკაციის ყველაზე საიმედო მეთოდად. იგი აერთიანებს ბიომეტრიული ტექნოლოგიების საუკეთესო მახასიათებლებს პირის ირის და ვენების მიერ პირის ამოცნობისთვის.

ერთადერთი მომენტი, როდესაც მეთოდს შეუძლია უზუსტესი შედეგის გაწევა არის კატარული. ძირითადად, ბადურის აქვს უცვლელი სტრუქტურა მთელი ცხოვრების განმავლობაში.

ამ სისტემის მინუსი არის ის, რომ ბადურის სკანირება ხდება, როდესაც ადამიანი არ მოძრაობს. ტექნოლოგია, რომლის გამოყენებაშიც კომპლექსია, შედეგების დასამუშავებლად დიდ დროს მოითხოვს.

დიდი ფასის გამო, ბიომეტრიული სისტემა ფართოდ არ არის გავრცელებული, თუმცა, იგი იძლევა ყველაზე ზუსტ შედეგს ყველა ადამიანის მახასიათებლის სკანირების მეთოდების ბაზარზე, რომლებიც შეთავაზებულია.

ხელები

ადრე, ხელით გეომეტრიით იდენტიფიცირების პოპულარული მეთოდი უფრო ნაკლებად ხდება, რადგან ის სხვა მეთოდებთან შედარებით ყველაზე დაბალ შედეგს იძლევა. როდესაც თითების სკანირება ხდება ფოტოების გადაღებისას, განისაზღვრება მათი სიგრძე, კვანძებთან და სხვა ინდივიდუალურ პარამეტრებს შორის.

ყურის ფორმა

ექსპერტები აცხადებენ, რომ იდენტიფიკაციის ყველა არსებული მეთოდი არ არის ისეთი ზუსტი, როგორც პიროვნების ამოცნობა, თუმცა დნმ-ით განსაზღვრა არსებობს, მაგრამ ამ შემთხვევაში ადამიანებთან მჭიდრო კონტაქტია, ამიტომ მიიჩნევა არაეთიკური.

მკვლევარი მარკ ნიქსონი დიდი ბრიტანეთიდან ირწმუნება, რომ ამ დონის მეთოდები შემდეგი თაობის ბიომეტრული სისტემებია, ისინი ყველაზე ზუსტ შედეგს იძლევა. ბადურის, ირისის ან თითებისგან განსხვავებით, რომლებზეც ექსტრაორდინალური პარამეტრებია, რომლებიც იდენტიფიკაციას უფრო მეტად გამოჩნდება, ეს ყურებზე არ ხდება. ბავშვობაში ჩამოყალიბდა, ყური მხოლოდ იზრდება, მისი ძირითადი წერტილების შეცვლის გარეშე.

გამომგონებელმა მოუწოდა პირის იდენტიფიკაციის მეთოდი მოსმენის ორგანომ „რადიაციული გამოსახულების გადაქცევას“ მოსმენისას. ეს ტექნოლოგია ითვალისწინებს სხვადასხვა ფერის სხივების საშუალებით სურათების გადაღებას, რაც შემდეგ მათემატიკურ კოდებად ითარგმნება.

თუმცა, მეცნიერის აზრით, მის მეთოდს უარყოფითი ასპექტებიც აქვს. მაგალითად, მკაფიო სურათის მოპოვება შეიძლება თავიდან აიცილონ თმის მიერ, რომელიც მოიცავს ყურებს, შეცდომით არჩეულ კუთხეს და სხვა უზუსტობებს.

ყურის სკანირების ტექნოლოგია არ ჩაანაცვლებს ისეთ ცნობილ და ნაცნობ საიდენტიფიკაციო მეთოდს, როგორც თითის ანაბეჭდები, მაგრამ მისი გამოყენება შესაძლებელია მასთან ერთად.

ითვლება, რომ ეს გაზრდის ადამიანების აღიარების სანდოობას. განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია კრიმინალების დაჭერისას სხვადასხვა მეთოდების (მულტიმედიური) ერთობლიობა, მიიჩნევს მეცნიერი. ექსპერიმენტებისა და კვლევების შედეგად, მათ იმედი აქვთ შექმნან პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელიც სასამართლოში გამოდგება, რათა გამოსახულების შედეგად დამნაშავეები ცალსახად იდენტიფიცირდნენ.

ადამიანის ხმა

იდენტიფიკაცია შეიძლება განხორციელდეს როგორც ადგილობრივ, ისე დისტანციურად ხმის ამოცნობის ტექნოლოგიის გამოყენებით.

მაგალითად, ტელეფონით საუბრისას, სისტემა ადარებს ამ პარამეტრს მონაცემთა ბაზაში მოცემულ მონაცემებთან და ანალოგიურ ნიმუშებს პოულობს პროცენტული თვალსაზრისით. სრული დამთხვევა ნიშნავს, რომ იდენტურობის დადგენა მოხდა, ანუ მოხდა ხმის ამოცნობა.

იმისათვის, რომ რაღაც ტრადიციულად მოხვდეთ, აუცილებელია უპასუხოთ გარკვეულ კითხვებს, რომლებიც უზრუნველყოფენ უსაფრთხოებას. ეს არის ციფრული კოდი, დედის ქალიშვილობის სახელი და სხვა ტექსტური პაროლები.

ამ სფეროში თანამედროვე კვლევებმა აჩვენა, რომ ამ ინფორმაციის მოპოვება საკმაოდ ადვილია, ამიტომ შეიძლება გამოყენებულ იქნას იდენტიფიკაციის მეთოდები, როგორიცაა ხმოვანი ბიომეტრია. ამავე დროს, ეს არის არა იმ კოდების ცოდნა, რომლებიც ექვემდებარება შემოწმებას, არამედ პირის პიროვნებას.

ამისათვის, კლიენტს სჭირდება სათქმელის ფრაზის თქმა ან საუბრის დაწყება. სისტემა ცნობს ზომების ზარს და ამოწმებს, რომ პირი ეკუთვნის ამ პირს - არის თუ არა ის ის, ვისი პრეტენზიაცაა.

ამ ტიპის ბიომეტრიული ინფორმაციის დაცვის სისტემები არ საჭიროებს ძვირადღირებულ აღჭურვილობას, ეს მათი უპირატესობაა. გარდა ამისა, ხმის სკანირების ჩასატარებლად, სისტემას არ სჭირდება სპეციალური ცოდნა, რადგან მოწყობილობა დამოუკიდებლად წარმოქმნის ტიპის "ნამდვილი - ყალბი" შედეგს.

ხელწერა

პირის იდენტიფიცირება წერილების წერის გზით ხდება ცხოვრების თითქმის ნებისმიერ სფეროში, სადაც აუცილებელია ხელმოწერის გაკეთება. ეს ხდება, მაგალითად, ბანკში, როდესაც სპეციალისტი ადგენს ნიმუშს ანგარიშის გახსნისას წარმოქმნილ ნიმუშს შემდეგ ხელმოწერებზე მოთავსებულ ხელმოწერებთან.

ამ მეთოდის სიზუსტე არ არის მაღალი, რადგან იდენტიფიკაცია არ ხდება მათემატიკური კოდის დახმარებით, როგორც წინა, მაგრამ მარტივი შედარებით. სუბიექტური აღქმის მაღალი დონე არსებობს. გარდა ამისა, ასაკთან ერთად ხელნაწერი მნიშვნელოვნად იცვლება, რაც ხშირად აღიარებას ართულებს.

ამ შემთხვევაში, უმჯობესია გამოიყენოთ ავტომატური სისტემები, რომლებიც საშუალებას მოგცემთ განსაზღვროთ არა მხოლოდ თვალსაჩინო მატჩები, არამედ სიტყვების ორთოგრაფიის სხვა განმასხვავებელი თვისებები, როგორიცაა ფერდობზე, წერტილებს შორის მანძილი და სხვა დამახასიათებელი თვისებები.

მიხაილოვი ალექსეი ალექსეევიჩი
  განყოფილების უფროსი, PKU- ს სამეცნიერო ცენტრის "დაცვა" რუსეთის შინაგან საქმეთა სამინისტრო, პოლიციის პოლკოვნიკი.

კოლოსკოვი ალექსეი ანატოლიევიჩი
  უფროსი მკვლევარი, PKU- ს სამეცნიერო ცენტრის "დაცვა", რუსეთის შინაგან საქმეთა სამინისტრო, ლეიტენანტი პოლკოვნიკი,

დრონოვ იური ივანოვიჩი
  უფროსი მკვლევარი, PKU- ს სამეცნიერო ცენტრი "დაცვა", რუსეთის შინაგან საქმეთა სამინისტრო

შესვლა

ამჟამად, არსებობს ბიომეტრული კონტროლისა და დაშვების სისტემების სწრაფი განვითარება (შემდგომში ბიომეტრიკა) როგორც საზღვარგარეთ, ისე რუსეთში. მართლაც, უსაფრთხოების მიზნით ბიომეტრიის გამოყენება განსაკუთრებით მიმზიდველია. ნებისმიერი კლავიატურა, ტაბლეტი - TouchMemory, Proxy-card ან სხვა მასალის იდენტიფიკატორი შეიძლება მოიპაროს, გააკეთოს დუბლიკატი და ამით მოიპოვოს წვდომა დაცვის ობიექტზე.

ციფრული PIN კოდი (ადამიანი, რომელსაც კლავიატურაზე იყენებს ადამიანი) შეიძლება დაფიქსირდეს ბანალური ვიდეოკამერის გამოყენებით, შემდეგ კი შესაძლებელია პიროვნების შანტაჟის განხორციელება ან მასზე ფიზიკური ზემოქმედების საფრთხე, რათა მიიღოთ კოდი მნიშვნელობა. იშვიათია, რომ ერთ-ერთი მკითხველი, ან საკუთარი გამოცდილებიდან გამომდინარე, ან მათი ნაცნობების გამოცდილებითაც, თაღლითობის ამ მეთოდს წააწყდა. არსებობს ტერმინი, რომელიც გულისხმობს მოქალაქეების მხრიდან გულწრფელად მიღებული ფულის გატანის ამ მეთოდს - skimming (skim for skim).

შეუძლებელია ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის მოპარვა ან მოპოვება შანტაჟის გზით, რაც მომავალში მას ძალიან მიმზიდველს გახდის უსაფრთხოებისა და დაშვებისთვის. მართალია, შეგიძლიათ სცადოთ პიროვნების ბიოლოგიური მახასიათებლის იმიტატორის შექმნა, მაგრამ აქ ბიომეტრიულმა სისტემამ სრულად უნდა გამოიჩინოს თავი და უარყოს ყალბი.

ბიომეტრიული სისტემების „მიმოქცევის“ საკითხი დიდი და ცალკეული თემაა, ამ სტატიის ფარგლებში ჩვენ მასზე არ შევეხებით, და ადამიანის ბიოლოგიური მახასიათებლის იმიტატორის შექმნა არც ისე ადვილი საქმეა.

განსაკუთრებით სასიამოვნოა აღინიშნოს რუსეთში უსაფრთხოების აღჭურვილობის ამ სფეროს აქტიური განვითარება. მაგალითად, ”რუსეთის საზოგადოება ბიომეტრიული ტექნოლოგიების, სისტემების და კომუნიკაციების განვითარების განვითარების ხელშეწყობისთვის” არსებობს 2002 წლიდან.

ასევე არსებობს ტექნიკური კომიტეტის სტანდარტიზაციის TC 098 ”ბიომეტრია და ბიომონორთინგი”, რომელიც საკმაოდ ნაყოფიერად მუშაობს (გამოცემულია 30 – ზე მეტი GOST– ები, იხილეთ: http://www.rusbiometrics.com/), მაგრამ ჩვენ, როგორც მომხმარებლები, ყველაზე მეტად გვაინტერესებს GOST R ISO / IEC19795-1-2007 ”ავტომატური იდენტიფიკაცია. ბიომეტრიული იდენტიფიკაცია. ბიომეტრიაში შესრულების ტესტები და ტესტების დასკვნები. ნაწილი 1. პრინციპები და სტრუქტურა. ”

პირობები და განსაზღვრებები

იმისათვის, რომ გავიგოთ, რაზე წერენ ისინი ნორმატიულ დოკუმენტებში, აუცილებელია ტერმინებისა და განმარტებების განსაზღვრა. ყველაზე ხშირად, მათი ფიზიკური პრინციპის თანახმად, ისინი წერენ ერთსა და იმავე საკითხს, მაგრამ ამას სხვაგვარად უწოდებენ. ბიომეტრიაში ყველაზე მნიშვნელოვანი პარამეტრების შესახებ:

ვერიფიკაცია (გადამოწმება) არის პროცესი, რომლის დროსაც მომხმარებლის მიერ წარმოდგენილი ნიმუში შედარებულია მონაცემთა ბაზაში რეგისტრირებულ შაბლონასთან (GOST R ISO / IEC19795-1-2007). აქ მნიშვნელოვანია, რომ ერთი ნიმუში შედარებულია ერთ შაბლონთან (ერთ – ერთი შედარება ბიომეტრიულ შაბლონთან), ასე რომ, ნებისმიერ ბიომეტრიულ სისტემას ექნება უკეთესი ინდიკატორების გადამოწმება, ვიდრე იდენტიფიკაცია.

იდენტიფიკაცია (იდენტიფიკაცია) არის პროცესი, რომლის საშუალებითაც ხორციელდება ჩხრეკა რეგისტრაციის მონაცემთა ბაზაში და მოცემულია ნულოვანიდან ერთ ან მეტ იდენტიფიკატორში შემავალი კანდიდატთა სია (GOST R ISO / IEC19795-1-2007). აქ გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს, რომ ერთი ნიმუში შედარებულია მრავალ შაბლონთან (ერთი-მრავალზე მეტი შედარება) და სისტემის შეცდომა ბევრჯერ იზრდება. იდენტიფიკაცია ხდება ბიომეტრიული სისტემების ყველაზე კრიტიკულ პარამეტრად, რომელიც დაფუძნებულია პირის სახის დამახასიათებელი მახასიათებლების ამოცნობას. მანქანისთვის, ხალხის სახეები თითქმის იდენტურია.

FAR (ყალბი დაშვების მაჩვენებელი) - უნებართვო ტოლერანტობის ალბათობა (პირველი ტიპის შეცდომა), რომელიც გამოიხატება არაუფლებამოსილი პირთა სისტემის მიერ ტოლერანტობის რაოდენობის პროცენტულად, რაც ნიშნავს დადასტურებას. სავარაუდო პარამეტრი გამოიხატება ან აბსოლუტურ მნიშვნელობებში (10-5), FAR– ის პარამეტრისთვის ეს ნიშნავს, რომ 100 ათასიდან 1 ადამიანი იქნება უნებართვო, ეს პროცენტი იქნება (0.001%).

VLD - ყალბი ტოლერანტობის ალბათობა (FAR), (GOST R ISO / IEC19795-1-2007).

FRR (ყალბი უარყოფის განაკვეთი) - ყალბი დაკავების ალბათობა (მეორე სახის შეცდომა), რომელიც გამოიხატება უფლებამოსილი პირების სისტემის მიერ მიღებაზე უარის თქმის პროცენტულად, რაც გულისხმობს დამოწმებას.

VLND - ყალბი დაქვეითების ალბათობა (FRR), (GOST R ISO / IEC19795-1-2007).

FMR (ყალბი მატჩის სიჩქარე) - პარამეტრების ცრუ დამთხვევის ალბათობა. სადღაც უკვე წაიკითხეთ ეს, იხილეთ FAR, მაგრამ ამ შემთხვევაში ერთი ნიმუში შედარებულია მონაცემთა ბაზაში დაცულ ბევრ შაბლონასთან, ე.ი. იდენტიფიკაცია ხდება.

VLAN - ყალბი დამთხვევის ალბათობა (FMR), (GOST R ISO / IEC19795-1-2007).

FNMR (ყალბი არათანაბარი მაჩვენებელი) - პარამეტრების ყალბი შეუსაბამობის ალბათობა, ამ შემთხვევაში ერთი ნიმუში შედარებულია მონაცემთა ბაზაში დაცულ ბევრ შაბლონთან, ანუ. იდენტიფიკაცია ხდება.

VLNS - ყალბი შეუსაბამობის ალბათობა (FNMR), (GOST R ISO / IEC19795-1-2007).

პარამეტრები (ზემოთ ჩამოთვლილი დანარჩენების მსგავსად) ერთმანეთთან არის დაკავშირებული (სურათი 1). FAR და FRR- ის ბარიერის შეცვლა - ბიომეტრიული სისტემის „მგრძნობელობა“, ჩვენ ერთდროულად ვცვლით მათ, ვირჩევთ სასურველ თანაფარდობას. მართლაც, შესაძლებელია ბიომეტრული სისტემის დაყენება ისეთი გზით, რომ იგი უფრო სავარაუდოა, რომ გამოტოვოს რეგისტრირებულ მომხმარებლებს, მაგრამ ის ასევე გაივლის არარეგისტრირებულ მომხმარებლებს, მაღალი ალბათობით. ამრიგად, ეს პარამეტრი ერთდროულად უნდა იყოს მითითებული ბიომეტრული სისტემისთვის.

სურ. 1. FAR და FRR დიაგრამები

თუ მხოლოდ ერთი პარამეტრი არის მითითებული, მაშინ თქვენ, როგორც მომხმარებელმა, უნდა იყოთ გაფრთხილებული, რადგან ამ გზით ძალიან ადვილია პარამეტრების გადაჭარბება კონკურენტთან შედარებით. გაზვიადებული, შეგვიძლია ვთქვათ, რომ ყველაზე დაბალი FAR კოეფიციენტი იქნება არასამუშაო სისტემა, რა თქმა უნდა, ეს არავის მისცემს უნებართვო საშუალებას.

ბიომეტრული სისტემის მეტ-ნაკლებად ობიექტური პარამეტრია EER კოეფიციენტი.

EER– ის კოეფიციენტი (შეცდომის თანაბარი სიჩქარე) არის კოეფიციენტი, რომლის დროსაც ორივე შეცდომა (მიღების შეცდომა და შეცდომა უარყოფითი მხარე) ექვივალენტურია. რაც უფრო დაბალია EER, მით უფრო მაღალია ბიომეტრული სისტემის სიზუსტე.

მსგავსი გრაფიკი აგებულია FMR და FNMR პარამეტრებისთვის (ნახ. 2). გთხოვთ გაითვალისწინოთ, რომ ეს გრაფიკი ყოველთვის უნდა იყოს დაკავშირებული მონაცემთა ბაზის ზომასთან (ჩვეულებრივ, რიცხვები შერჩეულია 100, 1000, 10000 შაბლონებისა და ა.შ.).

სურ. 2. FMR და FNMR გრაფიკები

COO - შეცდომის კომპრომისის განსაზღვრა მრუდი (Eng. DET - გამოვლენის შეცვლის სავაჭრო მრუდი; DET მრუდი). შეცვლილი შესრულების მრუდი, რომლის ღერძი არის შეცდომის ალბათობა (X ღერძზე ცრუ დადებითი და Y ღერძზე ცრუ უარყოფითი მხარე) (GOST R ISO / IEC19795-1-2007).

COO მრუდი (DET) გამოიყენება შედარების შეცდომების ალბათობების დასაგეგმად (VLNS (FNMR) წინააღმდეგ VLS (FMR)), გადაწყვეტილების შეცდომის ალბათობა (VLND (FRR) წინააღმდეგ VLD (FAR)) (ნახ. 3-4) და საიდენტიფიკაციო ალბათობა ღია ნაკრებზე (VLOI დამოკიდებულია VLPI), (GOST R ISO / IEC19795-1-2007).

სურ. 3. DET გრაფიკი

სურ. 4. KOO მოსახვევების მაგალითი (GOST R ISO / IEC19795-1-2007)

ბიომეტრიული სისტემების შესრულების ამსახველი გრაფიკები საკმაოდ მრავალრიცხოვანია, ზოგჯერ, როგორც ჩანს, მათი მიზანია გაუპატიურებული მომხმარებლის გაუგებრობა. ასევე არსებობს მოქმედი მახასიათებლის PX მრუდი (ROC - მიმღების ფუნქციონალური დამახასიათებელი მრუდი) (ნახ. 5-6), და, რა თქმა უნდა, გესმით, რომ ეს შორს არის ბოლო ბურებისა და დამოკიდებულებებისგან, რომლებიც ბიომეტრიაში არსებობს, მაგრამ სიწმინდისთვის. ჩვენ მათზე არ ვცხოვრობთ.

სურ. 5. მოსახვევთა კომპლექსის მაგალითია PX (GOST R ISO / IEC19795-1-2007)

სურ. 6. მაგალითი ROC მრუდი

PX მრუდი (ROC) დამოუკიდებელია ბარიერისგან, რაც საშუალებას იძლევა შედარდეს ანალოგიურ პირობებში გამოყენებული სხვადასხვა ბიომეტრიული სისტემის ოპერაციული მახასიათებლების ან ერთიანი ბიომეტრული სისტემის, რომელიც გამოიყენება სხვადასხვა გარემო პირობებში.

PX მოსახვევებში (ROC) გამოიყენება შედარების ალგორითმის (1 - VLNS დამოკიდებულია VLAN– ით) შესრულების ასახვისათვის, (1 - FNMR დამოკიდებულია FMR– ზე), ბიომეტრიული გადამოწმების სისტემების ოპერატიული მახასიათებლების (1 - VLD დამოკიდებულია VLD– ით), (1 - FRR დამოკიდებულია FAR- დან), ასევე ბიომეტრიული საიდენტიფიკაციო სისტემების ოპერატიულ მახასიათებლებზე ღია ნაკრებზე (იდენტიფიკაციის ალბათობა დამოკიდებულია VLPI).

შენიშვნა: VLPI - ცრუ პოზიტიური იდენტიფიკაციის ალბათობა (ინგლისური FPIR - ყალბი პოზიტიური იდენტიფიკაცია-შეცდომის მაჩვენებელი), ე.ი. არარეგისტრირებული მომხმარებლების საიდენტიფიკაციო გარიგების წილი სისტემაში, რის შედეგადაც იდენტიფიკატორი ბრუნდება (GOST R ISO / IEC19795-1-2007).

1) პარამეტრების FAR (VLD), FRR (VLND) და FMR (VLS) FNMR (VLRS) მნიშვნელობა აქვს განიხილოს მხოლოდ საერთო.

2) რაც უფრო დაბალია EER კოეფიციენტი, მით უფრო მაღალია ბიომეტრული სისტემის სიზუსტე.

3) ბიომეტრიული სისტემისთვის კარგი ტონია DET (COO) და ROC (PX) გრაფიკების ხელმისაწვდომობა.

ბიომეტრული სისტემების FAR და FRR პარამეტრების საფუძვლები

მოდით განვსაზღვროთ, თუ რა პარამეტრები უნდა იყოს FAR და FRR ბიომეტრიულ სისტემებში. მოდით, გადავხედოთ ციფრული კოდების ნაკრების მოთხოვნებს. GOST- ის თანახმად, მნიშვნელოვანი ათობითი ციფრები უნდა იყოს მინიმუმ 6, ე.ი. დიაპაზონი 0-999999, ან 107 კოდი პარამეტრები. შემდეგ FAR– ის ალბათობაა 10-7, ხოლო FRR– ის ალბათობა განისაზღვრება სისტემის ფუნქციონირებით, ე.ი. ტენდენცია ნულამდე.

ბანკომატები იყენებენ 4 – ბიტიან ათობითი კოდს (რომელიც არ შეესაბამება GOST), შემდეგ კი FAR იქნება 10-5. განსაზღვრის პარამეტრისთვის მიიღეთ FAR \u003d 10-5. რა ღირებულების მიღება შეიძლება FRR– სთვის მისაღები? ეს დამოკიდებულია ბიომეტრიული სისტემის ამოცანებზე, მაგრამ ქვედა ზღვარი უნდა იყოს 10-2 დიაპაზონში, ე.ი. თქვენ, როგორც იურიდიული მომხმარებელი, სისტემა არ დაუშვებთ მხოლოდ ერთხელ ასი მცდელობით. მაგ., მაღალი გამტარუნარიანობის მქონე სისტემებისთვის, მაგალითად, ქარხნის საგუშაგო, ეს მნიშვნელობა უნდა იყოს 10-3, წინააღმდეგ შემთხვევაში ბიომეტრიის დანიშნულება არ არის ნათელი, თუ ჩვენ არ განვთავისუფლდით "ადამიანის" ფაქტორიდან.

ბევრი ბიომეტრული სისტემა ამტკიცებს მსგავს და მასშტაბების უკეთეს მახასიათებლებთან ბრძანებას, მაგრამ იმის გამო, რომ ჩვენი მნიშვნელობები ალბათობაა, აუცილებელია ამ მნიშვნელობის ნდობის ინტერვალის მითითება. ამ მომენტიდან, ბიომეტრიული მწარმოებლები ურჩევნიათ არ შევიდნენ დეტალებში და არ მიუთითონ ეს პარამეტრი.

თუ არ არის მითითებული გაანგარიშების პროცედურა, ექსპერიმენტული დიზაინი და ნდობის ინტერვალი, მაშინ ნაგულისხმევი მოქმედებაა "ოცდაათი" წესი, რომელიც წამოაყენა ჯ. ფ. პოტერმა თავის ნაშრომში "30 შეცდომის კრიტერიუმზე") (1997).

ამას მოწმობს GOST R ISO / IEC19795-1-2007. ოცდაათიანი წესის თანახმად, იმისათვის, რომ შეცდომის ჭეშმარიტი ალბათობა იყოს შეცდომის დადგენილი ალბათობის 30% -ის ფარგლებში, ნდობის 90% -ით, უნდა დაფიქსირდეს მინიმუმ 30 შეცდომა. მაგალითად, თუ 30 არასწორი შეცდომის შეცდომა იქნა მიღებული 3,000 დამოუკიდებელ საცდელში, შეიძლება ითქვას, რომ 90% -ით დარწმუნებულია, რომ შეცდომის ჭეშმარიტი ალბათობაა 0.7% -დან 1.3% -მდე. წესი გამომდინარეობს უშუალოდ დამოუკიდებელი საცდელობიდან ბინოვანი განაწილებიდან და მისი გამოყენება შესაძლებელია შეფასების შესასრულებლად მოსალოდნელი შედეგის გათვალისწინებით.

ამის შემდეგ, ლოგიკური დასკვნა შემდეგნაირად მიდის: ცრუ დაშვების მნიშვნელობის 10-5 მისაღებად საჭიროა 3x106 ექსპერიმენტის ჩატარება, რაც ბიომეტრიული სისტემის ნამდვილი ტესტირებით ფიზიკურად ჩატარება თითქმის შეუძლებელია. აქ ბუნდოვანი ეჭვები იწყება ჩვენს ტანჯვაში.

იმედი გვაქვს, რომ ლაბორატორიაში ჩატარდა ასეთი ტესტირება, შეყვანის ბიომეტრიული მახასიათებლების ნიმუშების მონაცემთა ბაზის სისტემის ნიმუშებთან შედარების გზით. ლაბორატორიული ტესტები საშუალებას იძლევა სწორად შეაფასონ ჩანერგილი მონაცემების დამუშავების ალგორითმების საიმედოობა, მაგრამ არა სისტემის ფაქტობრივი მოქმედება. ლაბორატორიული ტესტები გამორიცხავს ბიომეტრიულ სისტემაზე ასეთ გავლენას, როგორიცაა ელექტრომაგნიტური ჩარევა (შესაბამისი ყველა ბიომეტრიული სისტემისთვის), კონტაქტის მტვრევა ან დაბინძურება ან დისტანციური ბიომეტრიული პარამეტრის მკითხველი, ადამიანის რეალური ქცევა ბიომეტრიულ მოწყობილობებთან ურთიერთობისას, განათების არარსებობა ან გადაჭარბება, განათების პერიოდული ცვლილებები და ა.შ., დიახ, თქვენ არასოდეს იცით, რა შეიძლება გავლენა იქონიოს ასეთ რთულ სისტემაზე, როგორც ბიომეტრიული სისტემა. თუ ადამიანს წინასწარ შეეძლო წინასწარ განჭვრიტა ნეგატიური მოქმედების ყველა ფაქტორი, მაშინ შესაძლებელი იქნება არ ჩატარდეს სრულმასშტაბიანი ტესტები.

სხვა უსაფრთხოების სისტემების გამოცდილებიდან შეგვიძლია ვიმსჯელოთ, რომ 45 დღის განმავლობაში უსაფრთხოების სისტემის მოქმედებაც კი არ გამოვლენს ფარული პრობლემების უმრავლესობას, და მხოლოდ საცდელი ოპერაცია 1-1,5 წლის განმავლობაში საშუალებას აძლევს მათ აღმოფხვრას. დეველოპერებს კი აქვთ ტერმინი - "ბავშვთა დაავადებები". ნებისმიერი სისტემა მათთან უნდა იყოს დაავადებული.

ამრიგად, ლაბორატორიული ტესტების გარდა, აუცილებელია ჩატარდეს სრულმასშტაბიანი ტესტები, ბუნებრივია, უფრო მცირე რაოდენობის ექსპერიმენტებით ნდობის ინტერვალების შეფასება უნდა შეფასდეს სხვა მეთოდების გამოყენებით.

ჩვენ მივმართავთ სახელმძღვანელოს E.S. Wentzel, "ალბათობების თეორია" (მოსკოვი: "Nauka", 1969. გვ. 334), სადაც ნათქვამია, თუ ალბათობა P არის ძალიან დიდი ან ძალიან მცირე (რაც უდავოდ შეესაბამება ბიომეტრიული სისტემებისთვის ალბათობების გაზომვის რეალურ შედეგებს), ნდობის ინტერვალი აგებულია არა სიხშირის განაწილების ზუსტი კანონისგან. მარტივია იმის დადასტურება, რომ ეს არის Binomial განაწილება. მართლაც, N- ექსპერიმენტებში A მოვლენის რიცხვი განაწილებულია ბინომური კანონის შესაბამისად: ალბათობა, რომ A მოვლენა A გამოჩნდება ზუსტად m ჯერ ტოლია

და სიხშირე p * სხვა არაფერია თუ არა მოვლენის შემთხვევები, რომლებიც იყოფა ექსპერიმენტების რაოდენობას.

ეს ნამუშევარი იძლევა ნდობის ინტერვალის გრაფიკულ დამოკიდებულებას ექსპერიმენტების რაოდენობაზე (ნახ. 7) b \u003d 0.9– ის ნდობის ალბათობისათვის.

სურ. 7. ნდობის ინტერვალის გრაფიკული დამოკიდებულება ექსპერიმენტების რაოდენობაზე

განვიხილოთ მაგალითი. ჩავატარეთ 100 საველე ექსპერიმენტი, რომელთაგან 0,7-ის ტოლი მოვლენის ალბათობა მივიღეთ. შემდეგ, abscissa ღერძზე, ჩვენ გადავადებით სიხშირის მნიშვნელობას p * \u003d 0.7, ხაზის ხაზთან პარალელურად დავხაზავთ ხაზს ხაზის გასწვრივ, და სწორი ხაზის გადაკვეთის წერტილებზე აღვნიშნავთ სწორი ხაზის გადაკვეთის წერტილებს საყრდენი წყვილის მიერ მრგვალი წყლით, რომელიც შესაბამისია ექსპერიმენტების მოცემული რიცხვისათვის n \u003d 100; ამ წერტილების პროგნოზები მოწესრიგებულ ღერძზე და მიანიჭეთ საზღვრები p1 \u003d 0.63, p2 \u003d 0.77 ნდობის ინტერვალით.

იმ შემთხვევებისთვის, როდესაც გრაფიკული მეთოდის აგების სიზუსტე არასაკმარისია, შეიძლება გამოყენებულ იქნას I.V.- ს მუშაობაში მოცემული ნდობის ინტერვალის საკმაოდ დეტალური ცხრილის დამოკიდებულებები (ნახ. 8). დანინ-ბარკოვსკის და N.V. სმირნოვა, ”ალბათობის თეორია და მათემატიკური სტატისტიკა ინჟინერიაში” (მოსკოვი: ტექნიკური და თეორიული ლიტერატურის სახელმწიფო გამომცემლობა, 1955). ამ ცხრილში, x- მრიცხველი, სიხშირის n- მნიშვნელი. ალბათობა გამრავლებულია 1000-ით.

განვიხილოთ მაგალითი. ჩავატარეთ 204 საველე ექსპერიმენტი, რომელთაგან მოვლენა 4 ჯერ მოხდა. ალბათობაა P \u003d 4/204 \u003d 0.0196, ნდობის ინტერვალის საზღვრები არის p1 \u003d 0.049, p2 \u003d 0.005.

თეორიულად, გასაგებია, რომ დოკუმენტაციაში მითითებული პარამეტრები უნდა დადასტურდეს სერთიფიკატებით. თუმცა, ცხოვრების თითქმის ყველა სფეროში, რუსეთს აქვს ნებაყოფლობითი სასერთიფიკატო ინსტიტუტი, ამიტომ იგი სერტიფიცირებულია იმ მოთხოვნების შესაბამისად, რისთვისაც მათ სურთ ან შეუძლიათ მიიღონ სერთიფიკატი.

ჩვენ ვიღებთ პირველ სერთიფიკატს ბიომეტრიული სისტემისთვის, რომელიც გვხვდება და ვხვდებით 6 GOST ელემენტს, რომელთაგან არც ერთი არ შეიცავს ზემოთ ჩამოთვლილ პარამეტრებს. მადლობა ღმერთს, რომ ისინი უსაფრთხოების აღჭურვილობასა და უსაფრთხოების სტანდარტებსაც კი ეხებიან. ეს არ არის ყველაზე უარესი ვარიანტი, უნდა აკმაყოფილებდეს რადიო მონაცემთა გადაცემის სისტემების (RSPI) მიმღებლებს და გადამცემებს, რომლებიც დამოწმებულია როგორც ელექტრო მანქანები.

სურ. 8. ნდობის ინტერვალის ტაბულური დამოკიდებულების ფრაგმენტი ექსპერიმენტების რაოდენობაზე ბ \u003d 0.95 ნდობის ალბათობის შესახებ.

სიის ყველაზე მნიშვნელოვანი

1) FAR (VLD) პარამეტრები უნდა იყოს მინიმუმ 10-5, ხოლო FRR (VLD) უნდა იყოს დიაპაზონში 10 "2-10" 3.

2) უპირობოდ ნუ ენდობით დოკუმენტაციაში მითითებულ სავარაუდო პარამეტრებს, მათი გადაღება შესაძლებელია მხოლოდ როგორც სახელმძღვანელო.

3) ლაბორატორიული ტესტების გარდა, აუცილებელია ბიომეტრიული სისტემების საველე ტესტების ჩატარება.

4) აუცილებელია შეეცადოთ რაც შეიძლება მეტი ინფორმაცია მიიღოთ დეველოპერისგან, მწარმოებლისგან, გამყიდველისგან სისტემის რეალური ბიომეტრიული პარამეტრების და მათი მოპოვების მეთოდის შესახებ.

5) ნუ დაიზარებთ იმის გადასაწყვეტად, თუ რომელი GOST (s) და GOST (s) წერტილები მიუთითებს ბიომეტრიულ სისტემაზე დამოწმებული.

თემის გაგრძელების შემდეგ, რაც დავიწყეთ ბიომეტრიული იდენტიფიკაციის რეალურ სისტემებზე, გირჩევთ ვისაუბროთ სტატიაში ”ძირითადი ბიომეტრული სისტემები”.

ლიტერატურა

1. http://www.1zagran.ru
2. http://fingerprint.com.ua/
3. http://habrahabr.ru/post/174397/
4. http://sonda.ru/
5. http://eyelock.com/index.php/ პროდუქტები / hbox
6. http://www.bmk.spb.ru/
7. http://www.avtelcom.ru/
8. http://www.nec.com/en/global/ გადაწყვეტილებები / უსაფრთხოება / პროდუქტები / ჰიბრიდული_ფინერი.html
9. http://www.ria-stk.ru/mi "გაზომვების სამყარო" 3/2014
10. http://www.biometria.sk/ru/ პრინციპები-ბიომეტრიული.html
11. http://www.biometrics.ru
12. ბირთვული მასალებისა და ბირთვული საშიში ობიექტების http://www.guardinfo.ru/firstPhysical Protection System (PPS) "
13. http://cbsrus.ru/
14. http: www.speechpro.ru
15. Poter J F. 30 შეცდომის კრიტერიუმით. 1997 წ.
16. GOST R ISO / IEC19795-1-2007. ავთენტიფიკაცია ბიომეტრიული იდენტიფიკაცია. ბიომეტრიაში შესრულების ტესტები და ტესტების დასკვნები. ნაწილი 1. პრინციპები და სტრუქტურა.
17. Ball R.M., Connel J.H., Ratha N.K., Senior E.U. ბიომეტრიის სახელმძღვანელო. მ .: CJSC RIC Technosphere, 2006 წ.
18. Simonchik K.K., Belevitin D.O., Matveev Yu.N., Dyrmovsky D.V. ინტერნეტ ბანკში წვდომა ბიმოდური ბიომეტრიის საფუძველზე // გაზომვების სამყარო. 2014. No.3.
19. 19. დანინ-ბარკოვსკი ი.ვ., სმირნოვი ნ.ვ. ალბათობის თეორია და მათემატიკური სტატისტიკა ინჟინერიაში. მ .: ტექნიკური და თეორიული ლიტერატურის სახელმწიფო გამომცემლობა, 1955.